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J-GLOBAL ID：202202242596302662   整理番号：22A1194047

多クラステキスト分類手法の比較研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Comparison of Multi-class Text Classification Methods

著者 (1件)： Yu Weihong (大連海事大学 航運経済与管理学院,遼寧 大連 116026)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 32  号： 1  ページ： 54-60  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： テキスト分類,特にマルチクラステキスト分類の問題は,重要な古典的問題であり,それは,世話監視,ニュース推薦,オンラインレビュー感情分析などに広く適用されている。現在、マルチクラステキスト分類に用いることのできるアルゴリズムは多いが、各アルゴリズムには、その特定の仮説と長所と短所がある。利用者または研究者のより良い選択と改良分類法を助けるために,テキスト特徴表現と分類アルゴリズムの2つの次元を総合的に考慮して,3つのテキスト特徴表現と5つの分類アルゴリズムの組合せを,テキスト特徴表現と分類アルゴリズムの2つの次元を総合的に考慮した。比較対象として15種類の分類モデルを作成した。SKIP-GRAMからSKIP-GRAMを登場する3000の異なったカテゴリーのメッセージテキストを研究コーパスとして,15のモデルを異なるデータ規模において,いくつかの比較の後に比較した。評価指数としてKappa係数と実行時間を用いた。総合的評価の結果,単語埋め込みを用いたテキスト特徴表現は,分類モデルの運転速度にも分類効果にも明らかな利点を持つが,KNN+CBOW,SVM+CBOW,ナイーブベイズ+CBOWは,多クラステキスト分類問題を解くのに優れたモデルであることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  データ ,  分類 ,  走行速度 ,  監視 ,  計算機アルゴリズム ,  モデル ,  ニュース ,  単語 ,  コーパス
準シソーラス用語： *テキスト分類 ,  実行時間 ,  分類アルゴリズム ,  Naive Bayes ,  分類モデル ,  特徴表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラス ,  テキスト分類 ,  手法 ,  研究