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J-GLOBAL ID：201702230732522563   整理番号：17A1779419

標識LDAカーネルSVM:Sina Weiboに基づく短中国語テキストの教師つき分類【Powered by NICT】

Labeled LDA-Kernel SVM: A Short Chinese Text Supervised Classification Based on Sina Weibo

著者 (4件)： Wang Xueli ,  Wang Jiao ,  Yang Yang ,  Duan Jinbao
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICISCE  ページ： 428-432  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： 現在,短テキスト分類における高次元とテキストスパース性問題を解決することが大きな課題である。これらの問題を解決するために,本論文では,潜在的ディリクレ配分(LDA)トピックモデルを完了する前にこれは語彙項目とタグ間の相関をとり法を提案した。一方,本論文では,K倍交差検証法により最適値を見つけるために,サポートベクトルマシン(SVM)のパラメータを調整する。に加えて,分類器としてカーネルSVMを用いて,標識短中国語テキスト文書を分類することに成功した。短テキスト分類のk最近傍とディシジョンツリー他の二つの通常の方法と比較して,実験結果は,この方法が分類精度,精度,リコールとF測定にそれらを凌ぐことを示した。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： 語彙 ,  高次元 ,  ディシジョンツリー ,  交差検証法 ,  *中国語 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 分類精度 ,  最適値 ,  トピックモデル ,  潜在的ディリクレ配分 ,  スパース性 ,  テキスト分類 ,  *教師付き分類 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 標識 ,  LDA ,  カーネル ,  SVM ,  中国語 ,  教師 ,  分類