Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

The Influence of Thresholding Strategy on Multi-label Topic Identification

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F15%3A43927059" target="_blank" >RIV/49777513:23520/15:43927059 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://hdl.handle.net/11025/21317" target="_blank" >http://hdl.handle.net/11025/21317</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The Influence of Thresholding Strategy on Multi-label Topic Identification

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we are demonstrating the influence of described thresholding strategies on a multi-label topic identification of Czech news articles. Results suggested, that we can improve (in terms of F1 score) the performance of multli-label topic identification on our data by 4.58% relatively when using label-wise thresholding and roughly the same when using sample-wise thresholding. An interesting result is that in the case of sample-wise thresholding, the performance can be further improved just by sorting scores on the input of the trained regressor.

  • Název v anglickém jazyce

    The Influence of Thresholding Strategy on Multi-label Topic Identification

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we are demonstrating the influence of described thresholding strategies on a multi-label topic identification of Czech news articles. Results suggested, that we can improve (in terms of F1 score) the performance of multli-label topic identification on our data by 4.58% relatively when using label-wise thresholding and roughly the same when using sample-wise thresholding. An interesting result is that in the case of sample-wise thresholding, the performance can be further improved just by sorting scores on the input of the trained regressor.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20205 - Automation and control systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů