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J-GLOBAL ID：201702230679291138   整理番号：17A0467063

解釈性を考慮したSVMによる評価情報の分類

著者 (2件)： 白瀧勝平 (工学院大 工) ,  山口実靖 (工学院大 工)
資料名： 情報処理学会全国大会講演論文集
巻： 79th  号： 1  ページ： 1.441-1.442  発行年： 2017年03月16日 
JST資料番号： S0731A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  *機械学習 ,  分類 ,  *学習モデル ,  モデル ,  レビュー ,  *形態素解析 ,  頻度 ,  精度 ,  可能性
準シソーラス用語： 情報分類 ,  *SVM分類 ,  *文書分類 ,  *分類モデル ,  ユーザレビュー ,  出現頻度 ,  分類精度 ,  解釈可能性

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (2件)：

• Marco Tulio Ribeiro, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. 2016. ′′Why Should I Trust You?′′: Explaining the Predictions of Any Classifier. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD '16). ACM, New York, NY, USA, 1135-1144. DOI: https://doi.org/10.1145/2939672.2939778
• Pang, B., Lee, L., and Vaithyanathan, S.(2002).′′ Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques.′′ In Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP-3002), pp.76-86.

タイトルに関連する用語 (3件)： SVM ,  評価 ,  分類