精度制御型情報統合モデルの研究

精度控制型信息集成模型研究

基本信息

  • 批准号:
    19650021
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.05万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Exploratory Research
  • 财政年份:
    2007
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2007 至 2009
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

現在、多くの情報がインターネット上に公開されるようになり、複数の機関が同種の情報を提供するようになっている。これに伴い、異なる機関が作成した同種の情報を統合的に利用する技術が望まれている。また、近年は企業の統合なども増加し、それにともない、社内情報や顧客情報のようなインハウスデータの統合も必要になってきている。本研究では、システムに求められる統合精度を実現するために必要となる人間の操作コストを最小化するための精度制御型リンケージモデルを構築することを目的とする。本年度は、能動学習のフレームワークを用いて、判定器を効率良く構成する方法について研究を進めた。この手法では、複数のSVMを線形に組み合わせたSKMと呼ばれる判定器を用いている。まず、正解データが付与されていないデータの中からサンプリングを行い、ユーザに正解データを問い合わせる候補データセットを作成し、次に複数のSVMの組み合わせ方も考慮して、判定境界に近い候補を選ぶ方法を提案した。次に、各正解データの問合わせ後に、効率よく判定器を再構成するための計算効率の良い判定器の修正アルゴリズムを構築した。
At present, the information system is open to the public, and the replication machine provides information on the same information. It is necessary to use the technology to make use of the information technology to achieve the integration of the same kind of information through the use of technology. In recent years, there has been an increase in the integration of enterprises and enterprises in recent years, and it is necessary to ensure that it is necessary for the integration of enterprises and enterprises to increase in recent years. The purpose of this study is to determine the accuracy of the system. It is necessary to minimize the accuracy of the human operation system. This year, we have improved the research on the use of equipment, the rate of success and the method of evaluation. The method and the complex SVM are used to combine the SKM data to determine the accuracy of the device. Please tell me that the correct solution is correct, that is, the correct solution is correct, the correct solution is the correct solution, the correct solution is the correct response, the correct solution is the correct solution, the correct solution is the correct response, the correct solution is the correct solution, the correct solution, the For the second time, after the correct solution of the problem, the rate determiner is then changed into a good discriminator for calculating the rate.

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Statistical Learning Algorithm for Tree Similarity
树相似度的统计学习算法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Atsuhiro Takasu;Daiji Fukagawa;Tatsuya Akutsu
  • 通讯作者:
    Tatsuya Akutsu
Support Kernel Machine-Based Active Learning to Find Labels and a Proper Kernel Simultaneously
  • DOI:
    10.1007/978-3-540-77226-2_29
  • 发表时间:
    2007-12
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Y. Sinohara;A. Takasu
  • 通讯作者:
    Y. Sinohara;A. Takasu
A Splog Filtering Method Based on String Copy Detection
一种基于字符串复制检测的Splog过滤方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Takaharu Takeda;Atsuhiro Takasu
  • 通讯作者:
    Atsuhiro Takasu
効率的能動学習のための能動サポートカーネルマシン
主动支持核机高效主动学习
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 作者:
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  • 作者:
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  • 作者:
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高須 淳宏其他文献

CRFによる学術論文からの参考文献文字列の抽出
使用 CRF 从学术论文中提取参考字符串
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    石本 茜;太田 学;高須 淳宏;安達 淳
  • 通讯作者:
    安達 淳
クラウド時代の新しい音声研究パラダイム
云时代语音研究新范式
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    石本 茜;太田 学;高須 淳宏;安達 淳;渡邉英徳,佐藤康満;秋葉友良,岩野公司,緒方淳,小川哲司,小野順貴,篠崎隆宏,篠田浩一,南條浩輝,西崎博光,西田昌史,西村竜一,原 直,堀 貴明
  • 通讯作者:
    秋葉友良,岩野公司,緒方淳,小川哲司,小野順貴,篠崎隆宏,篠田浩一,南條浩輝,西崎博光,西田昌史,西村竜一,原 直,堀 貴明
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    川上 尚慶;荒内 大貴;太田 学;高須 淳宏;安達 淳
  • 通讯作者:
    安達 淳
学術論文からの構成要素抽出手法の改良
学术论文成分提取方法的改进
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    樫本 達矢;太田 学;高須 淳宏
  • 通讯作者:
    高須 淳宏
CRFによる様々な種類の学術論文からの参考文献文字列の自動抽出
使用CRF从各类学术论文中自动提取参考文献字符串
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    赤澤 琢朗;太田 学;高須 淳宏;安達 淳
  • 通讯作者:
    安達 淳

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  • 资助金额:
    $ 2.05万
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  • 财政年份:
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    $ 2.05万
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  • 财政年份:
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  • 资助金额:
    $ 2.05万
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    EP/X019063/1
  • 财政年份:
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  • 资助金额:
    $ 2.05万
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    Research Grant
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知道了