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J-GLOBAL ID：201702229404568950   整理番号：17A1778682

中国語テキスト分類のためのマルチラベル学習アルゴリズムの研究と実現【Powered by NICT】

Research and Implementation of a Multi-label Learning Algorithm for Chinese Text Classification

著者 (7件)： Wang Xun ,  Liu Huan ,  Yang Zeqing ,  Chu Jiahong ,  Yao Lan ,  Zhao Zhibin ,  Zuo Bill
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BIGCOM  ページ： 68-76  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)

抄録/ポイント： マルチラベル学習が,ここ数年間,研究学界で大きく注目されている。伝統的な教師つき学習技術の中で,に適合せず,実世界オブジェクトは複雑であり,複数の語義的意味を持つ同時にかもしれない。本研究では,JD.comからのコメントデータに含まれる製品属性をマイニングするために著者らの目標を設定した。このタスクは,消費者からオンライン市場フィードバックを研究するための企業の基本であり重要である。本論文では,形式的にテキストのカテゴリ化問題の三種類を定義し,それらの間の関係を解析した。,筆者らは筆者らの構築アルゴリズムにより生成した新しい訓練データセットにいくつかの単一ラベルマルチクラス分類器を割り当てた。マルチラベル学習は一連の単一ラベルマルチクラスの二値分類問題に変換される:見えない事例があるクラスに属するかそうでないか。最後に,複数ラベルを得るためにすべての単一ラベルマルチクラス分類器の出力を集合した。本論文の最後に,筆者らは筆者らの提案アルゴリズムの性能を評価するために包括的な実験を行った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 教師つき学習 ,  *アルゴリズム ,  フィードバック ,  *学習アルゴリズム ,  *中国語 ,  *学習 ,  消費者
準シソーラス用語： 二値分類 ,  訓練データ ,  *テキスト ,  オンライン ,  語義 ,  *テキスト分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 中国 ,  テキスト分類 ,  マルチ ,  ラベル ,  学習アルゴリズム ,  研究