ソーシャルネットワーク抽出教師なし【JST・京大機械翻訳】

Nasution Mahyuddin K. M.; Syah Rahmad

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218284666135 整理番号：22P0297165

ソーシャルネットワーク抽出教師なし【JST・京大機械翻訳】

Social Network Extraction Unsupervised

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発行年： 2022年02月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

情報技術の時代において,2つの開発側は,データ科学と人工知能である。科学的データに関して,タスクの一つは,大きなデータの性質を持つ情報源からのソーシャルネットワークの抽出である。一方,人工知能に関して,相反する方法の存在は,知識に影響を及ぼす。本論文では,情報源からソーシャルネットワークを抽出するための方法として教師なしについて述べた。出発概念として,表面法に対する様々な可能なアプローチと戦略がある。各方法は,その利点を有するが,一般的に,それは,結果の単純化,濃縮,および強調の,互いに統合に寄与する。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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