文献

J-GLOBAL ID：201802212736784274   整理番号：18A1315849

改良Supervised-LDAテキストモデルとその応用【JST・京大機械翻訳】

An Improved Supervised-LDA Text Model and Its Application

著者 (2件)： Xu Tengteng (蘭州財経大学統計学院,蘭州,730020) ,  Huang Hengjun (蘭州財経大学統計学院,蘭州,730020)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 44  号： 1  ページ： 69-73,78  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 監督された隠れディーラー分布(s-LDA)モデルは分類時にマルチラベル問題を扱うことができず、一部のトピックが正しく分配されないため、分配主題の精度が低下する。そのため、応答変数の基礎にクラスラベルを加え、ラベル付きの監督付きの隠れディーラー分配(sl-LDA)モデルを構築した。s-LDAモデルとそのモデルモチーフ分類に存在する問題を解析し,sl-LDAモデルの分類精度を検証することにより,sl-LDAモデルとs-LDAモデルのニュース主題分類実験を行った。中国語と英語のニュースコーパスに関する実験結果は,英語コーパスの分類精度が約3.80%増加し,中国語コーパスが1.77%増加したことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニュース ,  *コーパス ,  英語 ,  中国語
準シソーラス用語： 分類精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： s-LDA model ,  response variable ,  news topic ,  topic model ,  category label

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデル ,  応用