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J-GLOBAL ID：201702259071214618   整理番号：17A1353522

ニュースに及ぼすバイアス同定のための無重量ニューラルネットワークの評価【Powered by NICT】

Evaluating weightless neural networks for bias identification on news

著者 (4件)： Cavalcanti Rafael Dutra (Universidade Federal do Rio de Janeiro - PPGI, Brazil) ,  Lima Priscila M.V. (Universidade Federal do Rio de Janeiro - PPGI, Brazil) ,  De Gregorio Massimo (Istituto di Scienze Applicate e Sistemi Intelligenti - CNR, Pozzuoli (NA) - Italy) ,  Menasche Daniel Sadoc (Universidade Federal do Rio de Janeiro - PPGI, Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICNSC  ページ： 257-262  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： ニュースメディアに掲載された論文におけるバイアス同定はジャーナリズムと通信の分野における最も基本的な問題の一つであり,ニュース片をバイアスされていることを検出するための自動機構は数十年間研究されてきた。本論文では,ニュースにおける極性の同定のためのWiSARD分類器,軽量高効率無重量ニューラルネットワークアーキテクチャを比較したロジスティック回帰,勾配ツリーブースティング,SVMとナイーブBayes。ニュース飼料は公表されている速いペースに触発されて,バイアス検出のための効率的で正確な機構の必要性の増加を想定した。考慮した代替案に対して対比場合WiSARDはそのオンライン学習能力と同等の精度のために,特に動的文脈における,バイアスの識別の仕事のための良好な候補として示した。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： *ニューラルネットワーク ,  *ニュース ,  *バイアス ,  極性
準シソーラス用語： オンライン学習 ,  ロジスティック回帰分析 ,  ニューラルネットワークアーキテクチャ ,  高効率 ,  軽量 ,  ジャーナリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニュース ,  バイアス ,  同定 ,  無重量 ,  ニューラルネットワーク ,  評価