要解决的问题:提供一种用于学习分类模型的技术,该分类模型用于从生成的学习实例中对适当的学习实例进行排序,并准确地识别其中是否包含事件。
解决方案:分类模型学习设备,用于学习分类模型,该分类模型用于基于多个学习文本,每个学习文本包括文本和特定事件的存在/不存在信息,从针对存在/确定的文本中提取特定事件。特定事件的不存在包括:事件相关表达确定部分30将用于确定特定事件的存在/不存在的事件相关表达应用于多个学习文本中的每一个,以确定学习中特定事件的存在/不存在。有关文本;学习文本提取部分40根据由事件相关表达确定部分确定的特定事件的存在/不存在来提取学习文本;分类模型学习部分50基于由学习文本提取部分提取的学习文本来学习分类模型。
版权:(C)2007,日本特许厅&INPIT
公开/公告号JP2007157058A
专利类型
公开/公告日2007-06-21
原文格式PDF
申请/专利权人 TOSHIBA CORP;
申请/专利号JP20050354939
发明设计人 SAKURAI SHIGEAKI;
申请日2005-12-08
分类号G06N5/04;G06N3;G06F17/30;G06Q10;G06F19;
国家 JP
入库时间 2022-08-21 21:14:25