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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.16 No.2
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 165 - 174 (10page)
- DOI
- 10.7232/iems.2017.16.2.165
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With rapid development on information society, automatic document classification by machine learning has become even more important. In document classification, it is assumed that a new input data can be classified into any of the categories observed in the training data. Therefore, if a new input data belongs to an unobserved category which does not exist in the training data, then such data cannot be classified exactly. To solve the above problem, Arakawa et al. proposed the method which models the generative probabilities of documents with a mixture of Polya distributions and estimates the optimum category within all observed and unobserved categories where it is assumed that documents in each category are generated from each single Polya distribution. However, the statistical characteristics of document categories are generally more complicated and there are various underlying latent topics in a category. Because a single Polya distribution models each category in the conventional approach, this method cannot represent the variation of word frequency depending on plural unobserved latent topics. This paper proposes a new model which assumes a mixture of Polya distributions for the generative probabilities of documents in a category to represent plural latent topics. To verify the effectiveness of the proposed method, we conduct the simulation experiments of document classification by using a set of English newspaper articles.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. PRELIMINARIES
3. CONVENTIONAL METHOD
4. PROPOSED METHOD
5. EXPERIMENTS
6. CONCLUSION AND FUTURE WORK
REFERENCES
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
Amini, M. R. and Usunier, N. (2015), Learning with Partially Labeled and Interdependent Data, Springer International Publishing Switzerland.
Arakawa, T., Mikawa, K., and Goto, M. (2013), A study on document classification method with containing unknown categories, Ieice Transactions on Information and Systems, J96-D, 1956-1959.
Baluja, S. (1998), Probabilistic modeling for face orientation discrimination: Learning from labeled and unlabeled data, Advances in Neural Information Processing Systems, 854-860.
Bishop, C. (2010), Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag New York.
Blei, D. M., Ng, A. Y., and Jordan, M. I. (2003), Latent dirichlet allocation, Journal of Machine Learning Research, 3, 993-1022.
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Bishop, C. (2010), Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag New York.
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