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J-GLOBAL ID：201902260168922271   整理番号：19A2177602

CGLTF-IDFに基づく教育ニュース分類の方法【JST・京大機械翻訳】

A Method of Educational News Classification Based on CGLTF-IDF

著者 (5件)： WANG Bin (Faculty of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, 710048) ,  MENG Mei (Faculty of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, 710048) ,  ZHAO Zhi (Faculty of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, 710048) ,  HEI Xinhong (Faculty of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, 710048) ,  ZHANG Tong (Faculty of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, 710048)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCDC  ページ： 4357-4361  発行年： 2019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： CGLTF-IDFは,教育地理辞書と従来のTF-IDF(Termum Frequency Inverse Document Frequency)法を組み合わせた特徴抽出法である。本論文において,CGLTF-IDFは,地理情報によって教育ニューステキストを分類するために,K-手段に導入した。最初に,既存の地理的語彙をインターネットから収集して,基本的な地理的語彙を形成した。第二に,Webサイトからのサンプルとして教育的ニューステキストを取り,サンプルをクリーンでマークし,次にラベル付きテキストから高周波地理的語彙を抽出する。第三に,基本的地理的語彙と抽出された高周波地理的単語を新しい地理的語彙から結合する。第4に,従来のTF-IDFアルゴリズムにおけるキーワードの重みを改良して,CGLTF-IDFによって特徴ベクトルを形成した。最後に,K-平均クラスタリングアルゴリズムを用いて,分類の機能を達成するために,地理情報に従って教育的ニューステキストをクラスタ化した。実験結果は,モデルに導入されたCGLTF-IDF法が最終分類効果において有意な改善を有することを示した。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： キーワード ,  *ニュース ,  特徴抽出 ,  HF【周波数】 ,  クラスタ化 ,  *教育 ,  語彙 ,  アルゴリズム ,  インターネット ,  地理学 ,  単語
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  特徴ベクトル ,  テキスト ,  地理情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 教育 ,  ニュース ,  分類