文献

J-GLOBAL ID：201902224843905461   整理番号：19A1771298

言語と危機型を越えた関連性同定【JST・京大機械翻訳】

Relevancy Identification Across Languages and Crisis Types

著者 (3件)： Khare Prashant (The Open University) ,  Burel Gregoire (The Open University) ,  Alani Harith (The Open University)
資料名： IEEE Intelligent Systems  (IEEE Intelligent Systems)
巻： 34  号： 3  ページ： 19-28  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0134A  ISSN： 1541-1672  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 社会メディアは災害時の情報共有において重要な役割を果たす。残念ながら,ソーシャルメディア上で生成されたデータの圧倒的な量と多様性は,そのようなコンテンツを手動でふるい分けることを困難にし,その関連性を決定する。関連性のための危機データを分類するためのほとんどの自動化手法は,古典的な統計的特徴に基づいている。しかし,このようなアプローチは,新しい危機イベントに適用された場合,あるいはモデルが訓練されなかった新しい言語への状況によく適合しない。危機状況において,特定の危機または言語に対する新しいモデルの訓練は実行可能なアプローチではない。本論文では,与えられた危機に対する関連性に関してデータを分類するためのハイブリッド意味統計アプローチを導入した。この手法が,モデルが1つのタイプの危機と言語で訓練され,新しい危機タイプと追加言語でテストされたシナリオにおいて,このアプローチがベースラインよりも性能が優れていることを実証した。Copyright 2019 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： コンテンツ ,  情報共有 ,  基準線 ,  自動化 ,  *言語
準シソーラス用語： 統計的特徴 ,  ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 言語 ,  関連性 ,  同定