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J-GLOBAL ID：201702280996690213   整理番号：17A1920715

テキストは政治家の認定速度を予測するための自動統計を増強【Powered by NICT】

Text augmented automatic statistician for predicting approval rates of politicians

著者 (3件)： Park JunKeon (Department of Industrial and Systems Engineering, KAIST, Daejeon, the Republic of Korea) ,  Na YeongYeon (Department of Industrial and Systems Engineering, KAIST, Daejeon, the Republic of Korea) ,  Moon Il-Chul (Department of Industrial and Systems Engineering, KAIST, Daejeon, the Republic of Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SMC  ページ： 954-959  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： 政治家の承認率を予測する一般的な課題である。ニュース記事からのテキストマイニングを用いた型予測が,状況の予測を行うためにテキスト拡張Gauss過程を導入した。1)定量的評価,と2)定性分析における2017韓国大統領選挙を用いて提案モデルを試験した。テキスト入力によるモデルの性能はテキスト入力なしのモデルの性能よりも良好であり,これはGauss過程を適用した典型的なアプローチである。モデルは予測結果,時間的情報を与えなかったの合理的な背後を提供するキーワードを捉えることができた。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： Gauss過程 ,  *予測 ,  キーワード ,  大韓民国 ,  定性分析
準シソーラス用語： 選挙 ,  大統領 ,  定量的評価 ,  テキストマイニング ,  ニュース記事 ,  *政治家 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  入出力装置  (JC04050U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 政治 ,  認定 ,  予測 ,  統計 ,  増強