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J-GLOBAL ID：201702277166117524   整理番号：17A1269001

性予測のためのN-Gramアプローチ【Powered by NICT】

N-Gram Approach for Gender Prediction

著者 (3件)： Reddy T. Raghunadha ,  Vardhan B. Vishnu ,  Reddy P. Vijayapal
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IACC  ページ： 860-865  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： インターネットは巨大な量の情報を持つ成長,ブログ,ツイッターのツイート,レビュー,ソーシャルメディアネットワークと他の情報含有量であった。インターネットにおけるテキストの大部分は非構造化と匿名。プロファイリングは,それらのテキストを解析することにより,性別,年齢,国,母国語と学歴のような著者らのプロファイリング特性を予測するために使用されているテキスト分類技術である。研究者は著者の記述スタイルを同定するための語彙的,コンテンツベース,構造的パターン属性と構文的特徴のような特徴の異なるタイプを提案した。プロファイリングにおける既存の多くのアプローチは,特徴の組合せを用いて分類のための文書ベクトルを表現した。本論文では,新しいモデルは,文書量はPOS N-gramと最も高頻度項の組合せを用いて計算した提案した。これら文書量を用いて分類のための文書ベクトルを表現した。この実験は著者らの性別を予測するためにレビュードメインを行ったと著者プロファイリングにおける既存の手法と比較した場合,得られた結果が有望であった。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： ベクトル ,  *予測 ,  インターネット ,  語彙 ,  構造形成
準シソーラス用語： Nグラム ,  テキスト分類 ,  学歴 ,  母国語 ,  性別 ,  プロファイリング ,  匿名 ,  テキスト ,  ツイッター ,  ブログ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 性 ,  予測 ,  N-gram