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新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
ヤフー、ブログ検索に自動分類や評判分析など6つの新機能を追加
ヤフーは2007年2月28日、「Yahoo! Japan」のブログ検索機能に、「評判情報検索」や「まとめ検索」など6種類の新機能を追加した。ある話題に関する世の中の評判を提示したり、検索結果としてヒットしたブログをテーマによって自動分類したりする。ブログでいつ、何が話題になったのかを手軽に把握できる。「いずれもヤフーが自社開発した技術」（ヤフー 検索事業部 企画部の七里康敏プロデューサー）で実現しており、米ヤフーなどからの技術提供は受けていないという。 評判情報検索は、ブログの記事中から評判や評価を示す言葉を抽出し、それが肯定的なものか否定的なものかを解析する機能。解析結果を円グラフで表示するとともに、ブログ中で一緒に使われている言葉も提示する。例えば「しょこたん」といえば「中川翔子」「ブログ」などが表示される。内部的には、評価の対象となる語、属性を示す語、評価そのものを表す語、という3つ
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