文献

J-GLOBAL ID：202002210988263821   整理番号：20A2143653

負コメントマルチラベル分類【JST・京大機械翻訳】

Negative Comments Multi-Label Classification

著者 (2件)： Singh Jayant (IIIT Manipur,Department of Computer Science and Engineering,Imphal,Manipur) ,  Nongmeikapam Kishorjit (IIIT Manipur,Department of Computer Science and Engineering,Imphal,Manipur)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ComPE  ページ： 379-385  発行年： 2020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： 日常ベースでは,ソーシャルネットワーキングサイトに接続されている多数の人々により,重要な情報量が得られることは知られている事実である。オンラインインタラクションは,現在,異なるプラットフォーム上で,ツイート,メッセージ,または互いにコメントすることを通して,著者らの生活様式に含まれている。オンライン相互作用は,社会への有意な部分に寄与するが,いくつかの危険な結果も含む。本論文は,主に社会的相互作用とそれを減少できる方法の短所に焦点を合わせる。攻撃と関連活動(例えば,回転する人々)は,オンラインで,さまざまな形態におけるヘートコメントを含む。現在,その注目領域を閉鎖することによって応答する多くのそのような事例がある。機械学習の導入後,現在,大量のデータを持ち,この状況に取り組むことができるツールを構築する。これらの問題に対するアルゴリズム解が存在するが,それらは遅くかつ高価であり,新しいアプローチとフレームワークについてiousしい。コメントを分類する目的で,4つのモデルを使用したが,他の3つより優れた性能を持つモデルは,97.89の精度を有するBi-LSTM+Bi-GRUモデルであった。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  *相互作用 ,  ライフスタイル ,  情報量 ,  機械学習
準シソーラス用語： オンライン ,  ソーシャルネットワークサイト ,  *マルチラベル分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： コメント ,  マルチラベル分類