| 研究課題/領域番号 |
25330271
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 豊田工業大学 |
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研究代表者 |
佐々木 裕 豊田工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60395019)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2015年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2014年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2013年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 階層的分類 / 機械学習 / LSHTC3 / 分散ベクトル表現 / 文書分類 / Big Data / 大規模文書分類 / DCASVM / ACCS / LSHTC3 Wikipedia data / Pegasos / LSHTC / ビッグデータ / SVM |
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| 研究成果の概要 |
超大規模階層的文書分類データセットであるLSHTC3 Wikipediaデータを対象に，高速な学習手法を考案し，高い予測性能を実現した．特に，Wikipedia Medium データを対象にした学習時間を30分程度に短縮することに成功した．従来手法では，数時間～数日の学習時間を必要としていた．テスト時の分類性能が，世界最高スコアを達成していることも示した．さらに，各特長の分散ベクトル表現から新しい特徴を生成し，元の特徴ベクトルに追加することで，階層的分類の精度が44.92%にまで向上することを示した．階層的分類システムEzeをオープンソースソフトウェアとして公開した．
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