| 講演名 | 2004/11/27 Relevance Feedback Document Retrieval using Non-Relevant Documents(Text Mining I)(Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ, and IEICE-SIGAI on Active Mining) , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | This paper reports a new document retrieval method using non-relevant documents. From a large data set of documents, we need to find documents that relate to human interesting in as few iterations of human testing or checking as possible. In each iteration a comparatively small batch of documents is evaluated for relating to the human interesting. This method is called relevance feedback. The relevance feedback needs a set of relevant and non-relevant documents. However, the initial presented documents which are checked by a user don't always include relevant documents. Accordingly we propose a feedback method using information of non-relevant documents only. We named this method non-relevance feedback. The irrelevance feedback selects a set of documents based on learning result by One-class SVM. Results from experiments show that this method is able to retrieve a relevant document from a set of non-relevant documents effectively. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | AI2004-20 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2004/11/27(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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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（和） | |
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| 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 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Relevance Feedback Document Retrieval using Non-Relevant Documents(Text Mining I)(Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ, and IEICE-SIGAI on Active Mining) |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / TAKASHI ONODA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Central Research Institute of Electric Power Industry |
| 発表年月日 | 2004/11/27 |
| 資料番号 | AI2004-20 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 485 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |