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### Feature Request: News Articles Category Prediction
**Summary:**
A feature to predict the category of a news article (such as Sports, Politics, Entertainment, Technology, etc.) based on …
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What steps will reproduce the problem?
1. define categorization for resource
2. select a categorization folder
3.
What is the expected output?
All resources of the categorization folder should …
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What steps will reproduce the problem?
1. define categorization for resource
2. select a categorization folder
3.
What is the expected output?
All resources of the categorization folder should …
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What steps will reproduce the problem?
1. define categorization for resource
2. select a categorization folder
3.
What is the expected output?
All resources of the categorization folder should …
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## 一言でいうと
テキスト分類のためにCNNを使った半教師あり学習のフレームワークを提案した話。従来モデルでは事前学習済みのword embeddingを畳み込み層の入力に使っていたが、本研究では小さいテキストの領域から教師なしでembeddingを学習し、教師ありCNNにおける畳み込み層の入力の一部として使う。評価分析(IMDB, Elec)とトピック分類(RCV1)で実験したところ、先行研…
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What steps will reproduce the problem?
1. define categorization for resource
2. select a categorization folder
3.
What is the expected output?
All resources of the categorization folder should …
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```
What steps will reproduce the problem?
1. define categorization for resource
2. select a categorization folder
3.
What is the expected output?
All resources of the categorization folder should …
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* Name of dataset: Reuters-21578 Text Categorization Collection
* URL of dataset: http://kdd.ics.uci.edu/databases/reuters21578/reuters21578.html
* License of dataset: unknown
* Short description o…
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Goal: be able to leverage LLMs for AI features (text analysis, sentiment analysis, summarization, automatic tagging/categorization, etc).
Two main ways I think about:
- Using Replicate.com
- Usin…
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## 一言でいうと
CNNを使って語順を考慮したテキスト分類を行う話。たいていのCNNの手法では入力としてword embeddingを入力するが、この研究では高次元のone-hotベクトルをそのまま入力して、小さなテキスト領域のembeddingを学習する。評判分析(IMDB含む)とトピック分類に関する3つのデータセットでSOTAな手法と比較した結果、提案手法の有効性を示せた。
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