| Item type |
デフォルトアイテムタイプ（フル）(1) |
| 公開日 |
2018-08-07 |
| タイトル |
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タイトル |
Estimating Age on Twitter Using Self-Training Semi-Supervised SVM |
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言語 |
en |
| 作成者 |
Iju, Tatsuyuki
Endo, Satoshi
Toma, Naruaki
Akamine, Yuhei
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| アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
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アクセス権URI |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| 権利情報 |
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言語 |
ja |
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権利情報 |
© The authors.This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License 4.0, which permits non-commercial use, distribution and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. |
| 権利情報 |
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言語 |
en |
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権利情報Resource |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
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権利情報 |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Twitter |
| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Age |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Semi-supervised learning |
| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Self-training |
| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
SVM |
| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Plat scaling |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
The estimation methods for Twitter user’s attributes typically require a vast amount of labeled data. Therefore, an efficient way is to tag the unlabeled data and add it to the set. We applied the self-training SVM as a semi-supervised method for age estimation and introduced Plat scaling as the unlabeled data selection criterion in the self-training process. We show how the performance of the self-training SVM varies when the amount of training data and the selection criterion values are changed. |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
論文 |
| 出版者 |
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出版者 |
Atlantis Press |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 出版タイプ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| 識別子 |
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識別子 |
http://hdl.handle.net/20.500.12000/42185 |
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識別子タイプ |
HDL |
| 関連情報 |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
https://dx.doi.org/10.2991/jrnal.2016.3.1.6 |
| 関連情報 |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
info:doi/10.2991/jrnal.2016.3.1.6 |
| 収録物識別子 |
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収録物識別子タイプ |
EISSN |
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収録物識別子 |
2352-6386 |
| 収録物名 |
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収録物名 |
Journal of Robotics, Networking and Artificial Life |
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言語 |
en |
| 書誌情報 |
巻 3,
号 1,
p. 24-27,
発行日 2016-06
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25856332.pdf
