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1. WO2020121115 - コンテンツの分類方法および分類モデルの生成方法

公開番号 WO/2020/121115
公開日 18.06.2020
国際出願番号 PCT/IB2019/060377
国際出願日 03.12.2019
IPC
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
G06N 20/00 2019.01
G物理学
06計算;計数
N特定の計算モデルに基づくコンピュータ・システム
20機械学習
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
  • 桃純平 MOMO, Junpei
  • 福留貴浩 FUKUTOME, Takahiro
優先権情報
2018-23303713.12.2018JP
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 AND CLASSIFICATION MODEL GENERATION METHOD
(FR) PROCÉDÉ DE CLASSIFICATION DE CONTENU ET PROCÉDÉ DE GÉNÉRATION DE MODÈLE DE CLASSIFICATION
(JA) コンテンツの分類方法および分類モデルの生成方法
要約
(EN)
The present invention addresses the problem of providing a classification model for classifying content. Included are learning content and content. A first feature value and a learning label are applied to the learning content, and a second feature value is applied to the content. This content classification method includes: a step for using a plurality of pieces of learning content to generate a plurality of first classification models by machine learning; a step for using the plurality of first classification models to generate a second classification model; and a step for using the second classification model to apply determination information to a plurality of pieces of content and display the same on a GUI. The determination information includes a classification label or a score. In the GUI, it is possible to specify a specific number range among scores and to list and display corresponding content. The feature value applied to the content is a management parameter (meta information).
(FR)
La présente invention aborde le problème consistant à fournir un modèle de classification pour classifier un contenu. L'invention concerne également un contenu et un contenu d'apprentissage. Une première valeur de caractéristique et une étiquette d'apprentissage sont appliquées au contenu d'apprentissage et une seconde valeur de caractéristique est appliquée au contenu. Ce procédé de classification de contenu comprend : une étape consistant à utiliser une pluralité d'éléments de contenu d'apprentissage pour générer une pluralité de premiers modèles de classification par apprentissage machine ; une étape consistant à utiliser la pluralité de premiers modèles de classification pour générer un second modèle de classification ; et une étape consistant à utiliser le second modèle de classification pour appliquer des informations de détermination à une pluralité d'éléments de contenu et les afficher sur une GUI. Les informations de détermination comprennent une étiquette de classification ou un score. Dans la GUI, il est possible de spécifier une plage de nombres spécifiques parmi des scores et de classer et d'afficher un contenu correspondant. La valeur de caractéristique appliquée au contenu est un paramètre de gestion (méta-informations).
(JA)
コンテンツを分類する分類モデルを提供する。 学習用コンテンツと、コンテンツと、を有し、学習用コンテンツには、第1の特徴量および学習用 ラベルが付与され、コンテンツには、第2の特徴量が付与される。複数の学習用コンテンツを用い て複数の第1の分類モデルを機械学習によって生成するステップと、複数の第1の分類モデルを用 いて第2の分類モデルを生成するステップと、第2の分類モデルを用いて複数のコンテンツに判定 情報を付与しGUIに表示するステップと、を含むコンテンツの分類方法である。判定情報には、 分類ラベルまたはスコアが含まれる。なお、GUIでは、スコアのうち特定の数値範囲を指定し、 該当するコンテンツをリスト化して表示することができる。なお、コンテンツに与えられる特徴量 は、管理パラメータ(メタ情報)である。
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