| 講演名 | 2002/9/12 バイオインフォマティックスから自然言語処理へ : パタン認識技術の新しい地平 前田 英作, |
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| 抄録(和) | Vapnikによって提案された統計的機械学習手法であるサポートベクトルマシン(SVM)は,様々な問題に適用されてその有効性が検証されつつある.このSVMの大きな特徴の一つは,特徴空間の次元に比べてサンプル数が少ない場合,即ちいわゆるサンプルの分布がスパースな場合にも高い汎化性能を示すことにある.既存の機械学習手法の多くにおいて弱点とされていた高次元特徴空間における汎化性能の問題を克服したことで,パタン認識技術の適用領域は大きく広がった。本稿では,パタン認識技術の新しい応用先としてバイオインフォマティックスと自然言語処理を取りあげ,現在研究を進めている具体的な課題としてDNA発現解析と質問応答システムについて紹介する.また,それらを取り巻く環境,今後の課題についても触れる. |
| 抄録(英) | The significant performance of Support Vector Machines (SVM) proposed by Vapnik has been demonstrated by applying to various kinds of real problems. Especially SVM shows high generalization performance even in the case of small sample number in much higher dimensionality of the feature space, in which conventional machine leaning techniques do not work well. In this paper I will introduce new applications of pattern recognition techiques, such as natural language processing and bioinformatics. |
| キーワード(和) | 機械学習 / DNA発現解析 / 質問応答 / サポートベクトルマシン |
| キーワード(英) | Machine Learning / DNA Expression Analysis / Question Answering / Support Vector Machine |
| 資料番号 | WIT2002-17 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | WIT |
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| 開催期間 | 2002/9/12(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Well-being Information Technology(WIT) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | バイオインフォマティックスから自然言語処理へ : パタン認識技術の新しい地平 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | From Bioinformatics to Natural Language Processing : New applications of Patten Recognition Techniques |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | DNA発現解析 / DNA Expression Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 質問応答 / Question Answering |
| キーワード(4)（和/英） | サポートベクトルマシン / Support Vector Machine |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 前田 英作 / Eisaku MAEDA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーション科学基礎研究所 NTT Communication Science Laboratories |
| 発表年月日 | 2002/9/12 |
| 資料番号 | WIT2002-17 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 319 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |