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J-GLOBAL ID：201202233114468128   整理番号：12A1524389

言語同定用の高性能重心ベース分級手法

A high performance centroid-based classification approach for language identification

著者 (2件)： TAKCI Hidayet (Dep. of Computer Engineering, GYTE, Kocaeli 41400, TUR) ,  GUENGOER Tunga (Dep. of Computer Engineering, Bogazici Univ., Istanbul 34342, TUR)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 33  号： 16  ページ： 2077-2084  発行年： 2012年12月01日 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 重心ベース分級は,テキスト分級ドメインで使われる機械学習手段である。重心ベース分級機の利点は,訓練段階と分級段階の両方での高性能である。しかし,良い重心値が使われなければ,他の分級機よりも成功率が低くなる。本稿では,重心ベース分級手法を言語同定問題に適用し,この問題をテキスト分級の下位問題と考えることができる。著者らは,重心値の質を高めるために逆階級度数と名付けた新しい手法を提案し,これは分級値の更新も含んでいる。また,訓練及び分級時間を減らすために,単語やn-gram順序よりも個々の特性で形成される特徴の組み合わせを使用した。実験をECI(欧州コーパスイニシアチブ)/MC1(多言語コーパス1)コーパスについて行い,この手法を他の手法や先に行った研究と比較した。結果は,提案した手法が高い成功率を生成し,言語同定に関しても高効率で作動することを示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *同定 ,  *重心 ,  *分級 ,  機械学習 ,  適応訓練 ,  コーパス
準シソーラス用語： 訓練 ,  *言語同定 ,  *高性能化

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 言語同定 ,  高性能 ,  重心 ,  分級 ,  手法