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J-GLOBAL ID：201802210865567276   整理番号：18A1258383

サポートベクトルマシンとナイーブBayesを用いたTwitter上のポルノグラフコンテンツの分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of pornographic content on Twitter using support vector machine and Naive Bayes

著者 (3件)： Izzah Nur (Faculty of Computer Science, University of Indonesia, Depok, Indonesia) ,  Budi Indra (Faculty of Computer Science, University of Indonesia, Depok, Indonesia) ,  Louvan Samuel (Faculty of Computer Science, University of Indonesia, Depok, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCTA  ページ： 156-160  発行年： 2018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： インターネットには多くの利点があり,それらのいくつかは知識を獲得し,最新の情報を獲得することである。インターネットは誰でも使うことができ,porグラフコンテンツ,根本主義,人種不耐性,暴力,fraud,gambling,セキュリティ,および薬剤のような負のコンテンツを含むあらゆる情報を含むことができる。それらの内容は,毎年増加している社会的媒体に関するporエコーの子供犠牲者の数を引き起こす。それに基づいて,それはソーシャルメディアに関するporグラフコンテンツを検出するシステムを必要とした。本研究は,porグラフ内容を検出するための最良のモデルを決定することを目的とした。モデル選択は,ユニグラムとバイグラムの特徴,分類アルゴリズム,k倍交差検証に基づいて決定される。用いた分類アルゴリズムは,サポートベクトルマシンとナビBayesである。最も高いF1スコアは,サポートベクトルマシン,最も一般的な単語,およびユニグラムとバイグラムの組合せのモデルによって得られ,それは91.14%のF1スコア値を返す。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  セキュリティ ,  *コンテンツ ,  媒質 ,  子供 ,  暴力行為 ,  インターネット ,  単語
準シソーラス用語： スコア ,  分類アルゴリズム ,  モデル選択 ,  ソーシャルメディア ,  人種 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： サポートベクトルマシン ,  Twitter ,  分類