抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ソーシャルネットワークメディアの発展に伴い,社会的ネットワークを指向したテキスト分類はますます注目を集めている。ソーシャルネットワークにおけるユーザ生成コンテンツの膨大な量は種々の話題の膨大な情報を提供することができた。ソーシャルネットワークにおける記事自動分類は挑戦的な問題である。しかし,中国の記事分類のための伝統的な方法は,高体積,トピック多様性とデータスパース性によるソーシャルネットワークでは不十分である。本論文では,ソーシャルネットワークを指向した中国の記事自動分類のための新しいフレームワークを提案した。文抽出技術を利用して論文の要約を得た。添加では,単語ベクトルモデルを抽出した文を表現するために活用。最後に,畳込みニューラルネットワークは,ソーシャルネットワークにおける記事のカテゴリーを予測するために構築した。ソーシャルネットワークの実データを行い,アルゴリズムの有効性と効率性を検証する徹底的な評価。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】