文献

J-GLOBAL ID：202202219648480987   整理番号：22A1087823

テキスト分類手法の簡単な紹介【JST・京大機械翻訳】

A Brief Introduction of the Text Classification Methods

著者 (1件)： Yang Luning (University of California San Diego,Halicioglu Data Science Institute & Department of Mathematics,San Diego,USA,92093)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： EEBDA  ページ： 495-498  発行年： 2022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： テキスト分類は基本的にテキストデータを異なるグループに分類することである。テキスト分類は,ニュースフィルタリングと組織,文書組織化と検索,意見マイニング,および電子メール分類とスパムフィルタリングを含む,様々なドメインに適用された。しかし,BigデータのEraでは,テキストデータが第2に生成されるので,テキストを手動で分類することは,ほとんど不可能である。本論文は,DL分類モデル,CNNおよびRNNに関して,より強調した一般的タスク分類方法について簡潔に話した。CNNはテキストの単語パターンを抽出するのに良い。特定の単語存在と位置を検出することによって分類を行った。RNNはテキストを単語埋込みベクトルに変換し,ベクトルを逐次データとして処理する。それは単語配列に基づく一連の計算による分類を行う。また,本論文は,CNNとRNN分類モデルの性質をさらに探究するいくつかの研究論文を分析する。最後に,現在のテキスト分類モデル顔が直面する問題を扱う。Copyright 2022 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： ベクトル ,  フィルタリング ,  ニュース ,  *単語 ,  電子メール
準シソーラス用語： 分類法 ,  *テキスト分類 ,  スパムフィルタ ,  意見マイニング ,  分類モデル ,  テキストデータ , 【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 (2件)： テキスト分類 ,  手法