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種々のデータ圧縮手法に基づく分類器の設計および性能解析とそれらの多言語Tweets分類への応用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/164271
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/16427181faff18-7d8a-407b-9235-2ecb7c5d040f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z77-1Q-03.pdf (391.9 kB)
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Copyright (c) 2015 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2015-03-17 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 種々のデータ圧縮手法に基づく分類器の設計および性能解析とそれらの多言語Tweets分類への応用 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 筑波大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 筑波大 | ||||||||||
| 著者名 |
王, 駿キ
× 王, 駿キ
× 延原, 肇
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 言語固有の文法等の影響を受けず、どのような言語で記述されたテキストにも適用できる分類を、データ圧縮に基づき行う手法が注目されている。本研究では、この手法の適用分野として、ソーシャルメディア、特にTwitterを取り上げ、日本語、英語、フランス語、ドイツ語およびスペイン語を取り扱う。本研究では、データ圧縮手法として、deflate, gzip, bzipを採用し、さらに1次経験エントロピーも新たに比較の対象として加える。また、Twitterで応用可能な条件を把握するため、特定な話題のハッシュタグを用いて、数十万件のtweetsのデータセットを対象に分類実験を行い、適合率と再現率の観点から各手法の分類性能及びテキストの長さと分類精度の関係を考察する。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第77回全国大会講演論文集 巻 2015, 号 1, p. 153-154, 発行日 2015-03-17 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
