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1. WO2020099986 - コンテンツの分類方法

公開番号 WO/2020/099986
公開日 22.05.2020
国際出願番号 PCT/IB2019/059522
国際出願日 06.11.2019
IPC
G06F 16/9038 2019.01
G物理学
06計算;計数
F電気的デジタルデータ処理
16情報検索;そのためのデータベース構造;そのためのファイルシステム構造
90検索されたデータ型に依存しないデータベース機能の細部
903クエリ
9038クエリ結果の表示
G06F 16/906 2019.01
G物理学
06計算;計数
F電気的デジタルデータ処理
16情報検索;そのためのデータベース構造;そのためのファイルシステム構造
90検索されたデータ型に依存しないデータベース機能の細部
906クラスタリング;分類
出願人
  • 株式会社半導体エネルギー研究所 SEMICONDUCTOR ENERGY LABORATORY CO., LTD. [JP]/[JP]
発明者
  • 山本一宇 YAMAMOTO, Kunitaka
  • 桃純平 MOMO, Junpei
  • 東和樹 HIGASHI, Kazuki
  • 福留貴浩 FUKUTOME, Takahiro
優先権情報
2018-21477815.11.2018JP
公開言語 (言語コード) 日本語 (JA)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) CONTENT CLASSIFICATION METHOD
(FR) PROCÉDÉ DE CLASSIFICATION DE CONTENU
(JA) コンテンツの分類方法
要約
(EN)
The present invention provides a classification method for a new content. Provided are a content classification method using machine learning for a learning model and a classifier creation method. Step 1 is acquiring a data set constituted of a plurality of contents. To m contents, learning labels are given, and to remaining contents, no learning label is given. Step 2 is creating a first learning model by using the m contents by machine learning. Step 3 is giving determination labels to the plurality of contents by using the first learning model, and displaying the labels on a GUI. Step 4 is giving new learning labels to k contents out of the plurality of contents. Step 5 is creating a second learning model by using the k contents by machine learning. Step 6 is giving determination labels to the plurality of contents by using the second learning model, and displaying the labels on the GUI.
(FR)
La présente invention concerne un procédé de classification pour du nouveau contenu. L'invention concerne un procédé de classification de contenu utilisant un apprentissage automatique pour un modèle d'apprentissage et un procédé de création de classificateur. L'étape 1 consiste à acquérir un ensemble de données constitué d'une pluralité de contenus. Des étiquettes d'apprentissage sont attribuées à m contenus, et aucune étiquette d'apprentissage n'est attribuée au reste des contenus. L'étape 2 consiste à créer un premier modèle d'apprentissage en utilisant les m contenus par apprentissage automatique. L'étape 3 consiste à attribuer des étiquettes de détermination à la pluralité de contenus en utilisant le premier modèle d'apprentissage, et à afficher les étiquettes sur une GUI. L'étape 4 consiste à attribuer de nouvelles étiquettes d'apprentissage à k contenus parmi la pluralité de contenus. L'étape 5 consiste à créer un deuxième modèle d'apprentissage en utilisant les k contenus par apprentissage automatique. L'étape 6 consiste à attribuer des étiquettes de détermination à la pluralité de contenus en utilisant le deuxième modèle d'apprentissage, et à afficher les étiquettes sur la GUI.
(JA)
要約書 新規のコンテンツの分類方法を提供する。 機械学習を学習モデルに用いたコンテンツの分類方法および分類器の作成方法である。ステップ1 は、複数のコンテンツからなるデータセットを取得する。m個のコンテンツには学習用ラベルを付 与し、残りのコンテンツには学習用ラベルを付与しない。ステップ2は、m個のコンテンツを用い て機械学習により第1の学習モデルを作成する。ステップ3は、第1の学習モデルを用いて複数の コンテンツに判定ラベルを付与しGUIに表示する。ステップ4は、複数のコンテンツのうち、k 個のコンテンツに新たな学習用ラベルを付与する。ステップ5は、k個のコンテンツを用いて機械 学習により第2の学習モデルを作成する。ステップ6は、第2の学習モデルを用いて複数のコンテ ンツに判定ラベルを付与しGUIに表示する。
国際事務局に記録されている最新の書誌情報