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J-GLOBAL ID：202002247261180257   整理番号：20A2449627

半教師つき学習に基づくマルチラベルテキスト分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-label text classification algorithm based on semi-supervised learning

著者 (2件)： Tu Min (Jiangxi Police College, Nanchang, Jiangxi, 330100, China) ,  Xu Shiyang (Patent Office of State Intellectual Property Office, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1629  号： 1  ページ： 012067 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 標準Co-Trainingアルゴリズムは,ラベルなしデータを用いて分類器の性能を効果的に改善できる。しかし,しかし,同時に,十分で冗長な見解の要求を満たすことは困難であり,Co-Trainingの制約をさらに緩和して,ラベルなしサンプルの不正確な信頼推定の問題を解決した。本論文では,imml-knnおよびmlplsa-knnを用いて,大きな差異を有する基本分類器を訓練した。偽タグサンプルを互いに提供する方法でラベルなしデータを使用することによって,Co-Trainingに基づくマルチラベルテキスト分類アルゴリズムCT-MLTCを提案する。実験結果は,アルゴリズムがより多くのラベルなしデータによるマルチラベルテキスト分類タスクにおいて良い性能を有することを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  冗長性
準シソーラス用語： *テキスト分類 ,  *分類アルゴリズム ,  *半教師つき学習 ,  ラベルなしデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 半教師つき学習 ,  分類アルゴリズム