Fugu-MT 論文翻訳(概要): Application of the Multi-label Residual Convolutional Neural Network text classifier using Content-Based Routing process

論文の概要: Application of the Multi-label Residual Convolutional Neural Network text classifier using Content-Based Routing process

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15801v1
Date: Tue, 19 Oct 2021 19:10:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-07 11:44:13.573194
Title: Application of the Multi-label Residual Convolutional Neural Network text classifier using Content-Based Routing process
Title（参考訳）: コンテンツベースルーティングプロセスを用いたマルチラベル残差畳み込みニューラルネットワークテキスト分類器の応用
Authors: Tounsi Achraf, Elkefi Safa
Abstract要約: コンテンツベースルータを用いてNLPアプリケーションをテキスト分類プロセスで提示する。この記事の最終的な目標は、広告のプレーンテキストから合法的な広告によって記述されたイベントを予測することだ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this article, we will present an NLP application in text classifying process using the content-based router. The ultimate goal throughout this article is to predict the event described by a legal ad from the plain text of the ad. This problem is purely a supervised problem that will involve the use of NLP techniques and conventional modeling methodologies through the use of the Multi-label Residual Convolutional Neural Network for text classification. We will explain the approach put in place to solve the problem of classified ads, the difficulties encountered and the experimental results.
Abstract（参考訳）: 本稿では,コンテンツベースルータを用いたテキスト分類プロセスにおいて,NLPアプリケーションを提案する。この記事の最終的な目標は、広告のプレーンテキストから法的広告によって記述されたイベントを予測することだ。この問題は、テキスト分類に多ラベルResidual Convolutional Neural Networkを用いることで、NLP技術と従来のモデリング手法の使用を含む教師付き問題である。本稿では、分類広告の問題を解決するためのアプローチ、遭遇した困難、実験結果について説明する。

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