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J-GLOBAL ID：202102271050629447   整理番号：21A1228837

異なる機械学習アルゴリズムの比較研究を用いた特徴選択に基づくアラビア語テキスト分類【JST・京大機械翻訳】

Feature Selection based Arabic Text Classification using Different Machine Learning Algorithms Comparative Study

著者 (2件)： Bennabi Sakina Rim (EEDIS Laboratory, ESI, Sidi Bel Abbes, Algeria) ,  Elberrichi Zakaria (EEDIS Laboratory, Computer Science Department UDL, Sidi Bel Abbes, Algeria)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICIST ’20  ページ： 1-5  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 特徴選択は,テキスト分類のような大規模データをマイニングするときに広く使われているデータ前処理の方法である。英語におけるコーパスに適用した特徴選択の種々の方法を比較するために,いくつかの研究が行われてきた。残念なことに,少数の研究がアラビア語言語に関心がある。本論文は,異なる特徴選択技術の比較研究を提示することを目的とする。Chi2,ANOVA法,および相互情報,アラビア語のコーパスに適用して,機械学習アルゴリズム(Naive Bayes,SVM,およびKNN)を多様化した。この実験的研究は,特徴選択技法による次元縮小が,テキスト分類の性能にわずかに影響し,コーパスのサイズを1%まで低減することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  分散分析 ,  英語 ,  *特徴選択 ,  多様化 ,  次元縮小 ,  コーパス ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *アラビア語 ,  *テキスト分類 ,  データ前処理 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： アラビア語テキスト分類 ,  特徴選択機械学習アルゴリズム

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  アルゴリズム ,  研究 ,  特徴選択 ,  アラビア語 ,  テキスト分類