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J-GLOBAL ID：201902217478583376   整理番号：19A2418076

ソーシャルメディアコメントからのクロスドメインテキスト分類コーパスの生成【JST・京大機械翻訳】

Generating Cross-Domain Text Classification Corpora from Social Media Comments

著者 (2件)： Murauer Benjamin (Unitversitaet Innsbruck, Innsbruck, Austria) ,  Specht Guenther (Unitversitaet Innsbruck, Innsbruck, Austria)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11696  ページ： 114-125  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然言語処理(NLP)において,交差点,または交差言語認証属性のようなクロスドメインテキスト分類問題は,訓練と試験データのための異なるコンテキストを持つことによって特徴付けられる。すなわち,訓練データの特定の特性に関して訓練された学習アルゴリズムは,本質的に異なる特性を含む試験データに関する予測を行う必要がある。この目的のために,交差領域問題における解析に使用されるコーパスは,サイズと変動に制限され,提案された解の表現力と一般化可能性を減少させる。本論文では,数百万のRedditコメントを利用することにより,交差領域データセットを動的に生成するための方法論的フレームワークとツールセットを提示した。著者らは,交差トピックまたは交差言語コーパスのような異なるタイプの交差領域データセットを構築することができて,オリジナルの非翻訳テキストに関する交差言語認証属性のような以前に実行不可能な解析を含む広範囲の使用事例を実証した。最先端のオーサシップ属性法を用いて,関連するアプローチで使用されたコーパスと比較したとき,著者らのフレームワークによって生成されたクロストピックコーパスの可能性を示し,以前に企業の利用可能性によって制限された研究の進歩を可能にした。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 認証 ,  交差点 ,  自然言語処理 ,  言語 ,  学習アルゴリズム ,  *コーパス
準シソーラス用語： *テキスト ,  表現力 ,  訓練データ ,  試験データ ,  *テキスト分類 ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (2件)： 分類 ,  コーパス