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J-GLOBAL ID：201902274838210453   整理番号：19A0857990

共同Webリソースラベリングのための群衆スキルとコンセンサスの活用【JST・京大機械翻訳】

Leveraging crowd skills and consensus for collaborative web-resource labeling

著者 (3件)： Castano Silvana (Department of Computer Science, Universita degli Studi di Milano, via Comelico 39, 20135 Milan, Italy) ,  Ferrara Alfio (Department of Computer Science, Universita degli Studi di Milano, via Comelico 39, 20135 Milan, Italy) ,  Montanelli Stefano (Department of Computer Science, Universita degli Studi di Milano, via Comelico 39, 20135 Milan, Italy)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 95  ページ： 790-801  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,クラウド消費プロセスの形式で協調Web資源ラベリングを強制するためのCLabelと呼ばれる3段階アプローチを提案した。CLabelにおいて,クラウド消費と自動化タスクの両方の結果は,コヒーレントなプロセスフローに結合される。異なる候補ラベルの形で考慮されたWeb資源に関連する異なる解釈を捉え,最終結果として最も一致する候補を選択するために,群衆の選好とコンセンサスに関するCLabel leverageを取り上げた。CLabelは,人間の感情と好みが,群衆の大部分によってサポートされた回答(すなわちラベル)を選択するために決定的である,標識問題とシナリオへの適用に特に適切である。さらに,複数ラベルが適切な資源アノテーションのために必要とされるとき,ラベル多様性を提供することにおいて,CLabelは成功し,したがって,複製または反復ラベルを避けることができる。音楽領域における集団Web資源ラベリングの実際の事例研究を示し,ここでは,ラベル多様性の解析に対するタスク/コンセンサス構成と得られたラベルを検討し,また参照分類システムに対するCLabel結果の比較を行った。ここでは,音楽資源を,社会ベースと専門ベースの推薦の混合に基づく事前定義カテゴリーを用いてラベル付けした。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  自動化 ,  音楽 ,  事例研究 ,  アノテーション ,  *Web【情報システム】

著者キーワード (3件)： クラウド消費 ,  コンセンサスベースのWebリソースラベリング ,  タスクデザイン

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (7件)： 共同 ,  Web ,  リソース ,  ラベリング ,  スキル ,  コンセンサス ,  活用