文献

J-GLOBAL ID：201802267970070847   整理番号：18A1447909

二重チャネルLSTMモデルに基づくユーザ性別分類手法の研究【JST・京大機械翻訳】

User Gender Classification with Dual-channel LSTM

著者 (4件)： Wang Limin (蘇州大学計算机科学与技術学院 江蘇蘇州215006) ,  Yan Qian (蘇州大学計算机科学与技術学院 江蘇蘇州215006) ,  Li Shoushan (蘇州大学計算机科学与技術学院 江蘇蘇州215006) ,  Zhou Guodong (蘇州大学計算机科学与技術学院 江蘇蘇州215006)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 45  号： 2  ページ： 121-124  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： ユーザの性別分類は,ユーザ情報に基づくユーザの性別の識別を目的とし,現在,性別分類の関連研究は,単一タイプの特徴(テキスト特徴または社交特徴)の分類に主眼を置いた。以前の研究と異なり、本論文では、二重チャネルLSTM(Long-ShortTermMemory)モデルを提案した。テキスト特徴(ユーザー発表のマイクロ博文書)と社交特徴(ユーザーの関心者の情報)を十分に結合することによって、ユーザー性別分類方法の研究を行った。最初に,単一チャネルLSTMモデルを使用して,2つのテキスト特性をそれぞれ学習して,2つの特性表現を得た。次に,ニューラルネットワークにMerge層を加え,2つの特徴を結合して,テキスト特性とソーシャル特徴の関係を十分に学習した。実験結果は,従来の分類アルゴリズムと比べて,二重チャネルLSTMモデル分類アルゴリズムがより良いユーザ性別分類効果を得ることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  ニューラルネットワーク ,  *チャネル
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  テキスト ,  *性別 ,  *性別分類 ,  *デュアルチャネル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Gender classification ,  Sina weibo ,  Dual-channel LSTM

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 二重チャネル ,  LSTM ,  モデル ,  性別分類 ,  手法 ,  研究