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J-GLOBAL ID：202002218564863165   整理番号：20A2262163

CESS-Bangla Webテキスト文書を分類するためのシステム【JST・京大機械翻訳】

CESS-A System to Categorize Bangla Web Text Documents

著者 (4件)： Dhar Ankita (West Bengal State University, Barasat, Kolkata, West Bengal, India) ,  Mukherjee Himadri (West Bengal State University, Barasat, Kolkata, West Bengal, India) ,  Dash Niladri Sekhar (Indian Statistical Unit, Baranagar, Kolkata, West Bengal, India) ,  Roy Kaushik (West Bengal State University, Barasat, Kolkata, West Bengal, India)
資料名： ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing  (ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing)
巻： 19  号： 5  ページ： 1-18  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5688A  ISSN： 2375-4699  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： 技術は著しく進化し,インターネット上の異種ドメインのディジタルテキスト文書のアベイラビリティの指数関数的増加につながった。これは,情報の検索を非常に多くの時間と資源を消費するタスクにする。このように,それらのドメインに基づくそのような文書を分類できるシステムは,ユーザが相対的容易性で必要な情報を得ることで,また,検索エンジンの作業負荷を縮小するのを助けることができる。本論文では,用語周波数反転文書周波数逆クラス周波数と修正カイ二乗法を組み合わせた新しく提案したハイブリッド特徴を用いてテキスト文書を分類するテキスト分類システム(CESS)を提示した。24,29,857トークンから成る8つのドメインからの実世界Bangla文書について実験を行い,多層パーセプトロンベース分類で99.91%の最高精度を得た。また,実験をReuters-21578と20ニュースグループデータセットで試験し,システムの言語独立性を示すために,それぞれ97.29%と94.67%の精度を得た。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  指数関数 ,  アベイラビリティ ,  トークン ,  多層パーセプトロン ,  *Web【情報システム】 ,  インターネット ,  検索エンジン
準シソーラス用語： テキスト分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バングラテキスト ,  テキスト分類 ,  修正カイ二乗 ,  多層パーセプトロン ,  tf-idf-icf

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： Webテキスト ,  文書 ,  分類