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J-GLOBAL ID：202002249736750696   整理番号：20A2617321

テキストマイニングに基づく知的電子政府システムの実験的評価【JST・京大機械翻訳】

Experimental Evaluation of Intelligent e-Government System Based on Text Mining

著者 (6件)： Xiong Qiming (Wuhan Textile University,School of Mathematics and Computer Science,Wuhan,China) ,  Li Li (Wuhan Textile University,School of Mathematics and Computer Science,Wuhan,China) ,  You Yunning (Wuhan Textile University,School of Mathematics and Computer Science,Wuhan,China) ,  Fan Jinwei (Wuhan Textile University,School of Mathematics and Computer Science,Wuhan,China) ,  Liu Junping (Wuhan Textile University,School of Mathematics and Computer Science,Wuhan,China) ,  Hu Xinrong (Wuhan Textile University,School of Mathematics and Computer Science,Wuhan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CRC  ページ： 161-164  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： 知的政府応用の要求を満たすために,テキストマイニングに基づくインテリジェントe-政府システムを開発し,その性能を実験的に評価した。システムのタスクは,公共の質問メッセージの正しい分類の実現,メッセージホットスポットの取得,およびホット単語,およびメッセージ回答の品質に関する自動スコアリングと評価を含む。公共コメントの分類におけるサポートベクトルマシン,ロジスティック回帰,ランダムフォレスト,およびナイーブBayesの有効性と効率を比較し,分析した。クラスタ化と線形判別分析に基づくホットスポット問題マイニングのための方法を提案した。関連性,完全性および解釈可能性に基づくメッセージ応答の品質を評価する規則を定義した。2020年の中国における8時間「Teddyカップ」データマイニングチャレンジによって提供されたデータセットに基づいて,実験と試験結果は,メッセージの分類精度と再現率が両方とも84%以上であり,それは効果的にホット問題をスクリーニングすることができることを示した。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： クラスタ化 ,  *ホットスポット ,  完全性 ,  有効性 ,  単語 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *テキストマイニング ,  ロジスティック回帰分析 ,  分類精度 ,  スコア化 ,  再現率 ,  ランダムフォレスト ,  線形判別分析 , 【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 (4件)： テキストマイニング ,  電子政府 ,  実験 ,  評価