文献
J-GLOBAL ID:201802280605139270
整理番号:18A0446310
教師つき学習技法を用いたTweetsの関連性評価:自動関連性分類のためのマイニング救急関連つぶやき【Powered by NICT】
Relevancy assessment of tweets using supervised learning techniques: Mining emergency related tweets for automated relevancy classification
著者 (3件):
Habdank Matthias
(C.I.K., University of Paderborn, Paderborn, Germany)
,
Rodehutskors Nikolai
(C.I.K., University of Paderborn, Paderborn, Germany)
,
Koch Rainer
(C.I.K., University of Paderborn, Paderborn, Germany)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2017
号:
ICT-DM
ページ:
1-8
発行年:
2017年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)