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J-GLOBAL ID：202002225862086325   整理番号：20A2764995

Webコンテンツ分類のための機械学習【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning for Web Content Classification

著者 (2件)： Aydin Kenan Enes (Bilis,im UygulamalariAnabilim DaliIstanbul Teknik Ueniversitesi,Istanbul,Turkey) ,  Baday Sefer (Bilis,im UygulamalariAnabilim DaliIstanbul Teknik Ueniversitesi,Istanbul,Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ASYU  ページ： 1-7  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： Webサイトのカテゴリー化は重要な問題であり,多くの実用的応用がある。そのような応用の一つは,子供のための安全なインターネットのための親のコントロールである。特定の規則によるウェブサイトを分類する失敗は,インターネットの有害な側面を有する異なる年齢グループの多くのユーザを残すだけでなく,情報にアクセスするのを困難にする。現在の安全なインターネットソリューションは,包括的ではなく,カスタマイズできない。さらに,裁判によって発行されたブロッキング順序は,すべての有害なサイトをカバーせず,これらのウェブサイトは,それらのドメインをしばしば変化させる。したがって,テキストデータを用いたウェブサイトの動的分類は非常に重要である。本研究では,自然言語処理および機械学習技術を用いてWebサイトを分類した。種々の言語からのWebサイトの内容を収集し,機械学習技術を適用する前に前処理した。本研究では,17のクラスを使用し,最高の分類成功は0.8756であり,この結果はSVM法によって達成された。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： 言語 ,  前処理 ,  自然言語処理 ,  ブロッキング ,  子供 ,  インターネット ,  *機械学習 ,  カスタム化
準シソーラス用語： *Webコンテンツ ,  裁判 ,  機械学習技術 ,  テキストデータ , 【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 (3件)： Webコンテンツ ,  分類 ,  機械学習