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J-GLOBAL ID：202102291714107866   整理番号：21A1145232

アーカイブにおけるディジタルキュレーションと機械学習実験【JST・京大機械翻訳】

Digital Curation and Machine Learning Experimentation in Archives

著者 (2件)： Randby Teddy (The University of North Carolina at Chapel Hill,Advanced Information Collaboratory (AIC),Chapel Hill,USA) ,  Marciano Richard (University of Maryland,College of Information Studies,College Park,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： Big Data  ページ： 1904-1913  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： 本論文では,収集におけるハードツーリーな情報をロックし,公共および研究者へのアクセスを改善するために,FDR P Plandial Library and MuseumにおけるFDR Morgenthau Holocaustコレクションを用いて2020年の夏に行った一連の実験を示した。コンテンツ画像の表から詳細な主観的指標メタデータを抽出し,より良い発見支援を作成した。アーカイブ収集のディジタルキュレーションが,教師つきマシン学習アルゴリズムを用いるための必要な準備ステップであることを実証する。最後に,文化的に意識した訓練モデルを作成するために,機械学習モデルの歴史的文脈化の概念を導入した。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： *機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  コンテンツ ,  メタデータ

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)： アーカイブ ,  機械学習 ,  実験