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J-GLOBAL ID：202102227105325790   整理番号：21A0445510

ファジィTF-IDFのための推論ルールの自動選択【JST・京大機械翻訳】

The Automatic option of inference rules for the fuzzy TF-IDF

著者 (3件)： Bounabi Mariem (Computer sciences Imaging and Numerical Analysis Laboratory (LIIAN),Fes,Morocco,3000) ,  Moutaouakil Karim EL (Engineering sciences Laboratories in TAZA Polydisciplinary Faculty,Taza,Morocco,30000) ,  Satori Khalid (Computer sciences Imaging and Numerical Analysis Laboratory (LIIAN),Fes,Morocco,3000)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICECOCS  ページ： 1-6  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： いくつかのNLPタスクに対して,ファジィ推論システム(FIS)を用いて,一連の決定システムを開発した。なお,選択ルールFISプロセスは,より有用ないくつかの修正を必要とする。本論文では,FISを用いて,ポピュラーなTF-IDF(項周波数反転項周波数)成分に基づく電子文書の用語重みを生成した。FISのルールを手動で挿入することは,テキスト処理ドメインにおける実際の課題であり,そこでは処理データの大きさが莫大である。本研究では,従来のマニュアル法の代わりに推論ルールを生成する自動技術として関連モデルを含むことを提案する。精密に,5つのステップ,すなわち,前処理,あらゆる入力と出力のためのメンバーシップ関数,データベースの名目上の表現,Aprioriとフィルタの連想を,最も重要な規則を選択するための関連モデルとして,そして最終的に受信規則の後処理を,処理する。ベンチマークデータベースのファジィ重みを生成するために新しい技術を適用することは,時間,精度規則,および重み付け品質における有意な利得を達成する。したがって,統計的分類器,例えばBayesネットワークによる新しいディスクリプタ行列の実行は,伝統的方法および既存の方法と比較して精度を改善する。Copyright 2021 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： フィルタ ,  データベース ,  前処理 ,  受信 ,  後処理 ,  利得 ,  *文書処理 ,  重みづけ ,  メンバシップ関数 ,  ベンチマーク ,  曖昧さ ,  統制索引語
準シソーラス用語： 電子文書 ,  信念ネットワーク ,  ファジィ推論システム , 【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)： ファジィ ,  推論 ,  ルール