抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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スプレッドシートにおける数は,しばしばユニット,グラム,ドラー,その他に単位情報を運ぶことができない,そして,彼らがそれを提供することができないとしても,ユーザはそれを提供するのに動機づけられない。しかし,ユニット情報は極めて貴重であり,異なるユニットの事故付加値のような全クラスのスプレッドシート誤差の検出と防止を可能にする。スプレッドシートにおける任意の価値のユニットを推論できるならば,ユーザからの研究はほとんど無いか全くないかは,スプレッドシートにおけるユニットと次元を予測する新しい方法を示し,論理的制約解決と確率的ユニットラベリングを結合する最初のそのような方法であった。本手法は,ユニットアノテーションのユーザコストを結合させるスプレッドシートにおける臨界セルを同定し,定式化する。別々に,機械学習を適用して,セルテキストから確率的ユニットラベルを推論する。システムの精度を文脈化するために,ユニット推論のための注意投資トレードオフを論じた。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】