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J-GLOBAL ID：201502207517862723   整理番号：15A0987905

類似性空間におけるレビュー著者属性【Powered by NICT】

Review Authorship Attribution in a Similarity Space

著者 (4件)： Qian Tieyun (Wuhan Univ. State Key Lab. of Software Engineering, Wuhan) ,  Liu Bing (Dep. of Computer Sci., Univ. of Illinois at Chicago, U.S.A., Chicago) ,  Li Qing (Multimedia Software Engineering Res. Centre and Dep. of Computer Sci., City Univ. of Hong Kong, Hong Kong) ,  Si Jianfeng (Data Analytics Dep., Inst. for Infocomm Res., Singapore, SGP)
資料名： Journal of Computer Science and Technology  (Journal of Computer Science and Technology)
巻： 30  号： 1  ページ： 200-213  発行年： 2015年 
JST資料番号： W0182A  ISSN： 1000-9000  CODEN： JCTEEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者分類としても知られている,著者属性は,文書の集合(レビュー)の著者(者)を同定する問題である。共通の方法は,教師つき学習を用いて分類器を構築することである。このアプローチは,その適用性を損なういくつかの問題を持っている。最初に,教師つき学習を訓練データとして機能する各著者から文書の大きな集合を必要とする。は実際には困難である。例えば,オンラインレビュー領域では,ほとんどの者(著者)は数レビュー,訓練データとして役立つには十分でないを書くだけであった。第二に,学習した分類器は,文書は訓練に使用されていない著者らには適用できない。本論文では,二つの問題を扱うために新しいソリューションを提案した。コアアイデアは,元の文書空間における学習の代わりに,ここでは,類似性空間に変換することである。類似性空間では,学習は自然に問題に取り組むことができた。オンラインレビューと評価者に基づく著者らの実験結果は,提案した方法が最先端の教師つきおよび教師なしベースライン手法を凌ぐことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 教師つき学習 ,  教師 ,  適応性 ,  基準線 ,  *類似性
準シソーラス用語： 訓練データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 類似性 ,  レビュー ,  著者 ,  属性