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J-GLOBAL ID：201802273010101023   整理番号：18A0588616

用語頻度に基づく中国語ニュースの増強分類有効性【Powered by NICT】

Enhancing Classification Effectiveness of Chinese News Based on Term Frequency

著者 (2件)： Chan Tzu-Yi ,  Chang Yue-Shan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SC2  ページ： 124-131  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： Web上で公表された日々のニュースでは,一般的に,それらは様々なカテゴリーに分類され,社会,政治,エンターテインメント,などのことができる。これらの分類は,所望の情報を監視するユーザの動機づけを行った。分類間違っているならば,ユーザは,コンテキストを正確に捕捉できなかった。日々のニュースを正確に分類する方法は重要な課題となっている。本論文では,ニュース分類の有効性を向上させる方法を提案した。各項の各カテゴリーの重み付けを訓練に様々な分類歴史的ニュースのに出現した用語頻度を利用する。次に重みづけに基づく試験ニュースを分類した。フレームワークと各項の重みを訓練するためのアルゴリズムを提案した。3500中国ニュースである,訓練データはUDNおよびLTN,台湾の二の主要な電気的ニュースポータルから収集した。重み機構に基づいて,このアルゴリズムの有効性を評価するためにいくつかの実験を行った。試験データは,170人の中国人ニュース,Googleから採取したである。結果は,従来の手動分類法は,13%までの誤差分類を持つことを示した。Copyright 2018 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： *ニュース ,  *中国語 ,  *中華人民共和国 ,  重みづけ ,  アルゴリズム ,  Web【情報システム】 ,  台湾 ,  動機づけ
準シソーラス用語： 分類法 ,  Google ,  中国人 ,  試験データ ,  訓練データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 用語 ,  頻度 ,  中国語 ,  ニュース ,  増強 ,  分類 ,  有効性