FLAT DATA CLASSIFICATIONThe method

FLAT DATA CLASSIFICATION
The method was designed to address the same problem from a slightly different perspective. The aim was to design a method that was assumption free and could scale well. For that we chose a flat representation of the data, something that can ease their parti-tioning and distributed processing. We also chose a method in which we make no assumption for the users, the videos or their comments. The only input of the system is a list of negatively and non-negatively predisposed users that are used to train our system. This enables us to use the system irrespective of language or other barriers as long as we provide the system with a good initial pool of identified users, as they were indicated by the field expert. To evaluate our system’s performance we conducted extensive expe-riments using the same dataset as in the evaluation of the above mentioned method (Section 4.1.1), and compared the results.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จัดประเภทข้อมูลแบนวิธีการถูกออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาเดียวกันจากมุมมองที่แตกต่างกันเล็กน้อย จุดมุ่งหมายในการ ออกแบบวิธีการที่ถูกอัสสัมชัญฟรี และสามารถปรับให้ดีขึ้น ที่ เราเลือกแทนการแบนของข้อมูล สิ่งที่สามารถช่วยพวกเขา parti tioning และกระจายการประมวลผล นอกจากนี้เรายังเลือกวิธีการที่เราทำการอัสสัมชัญไม่สำหรับผู้ใช้ วิดีโอหรือข้อคิดเห็นของพวกเขา รายชื่อผู้ส่ง และไม่ใช่ส่งสำแดงที่ใช้ในการฝึกของเราระบบป้อนข้อมูลเฉพาะของระบบได้ นี้ช่วยให้เราสามารถใช้ระบบโดยไม่คำนึงถึงภาษาหรืออุปสรรคอื่น ๆ ตราบใดที่เรามีระบบน้ำเริ่มต้นของผู้ใช้ที่ระบุ ตามที่พวกเขาได้ระบุ โดยผู้เชี่ยวชาญฟิลด์ เพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบของเรา เราดำเนินการอย่างละเอียด expe-riments ใช้ชุดข้อมูลเดียวกันในการประเมินผลของวิธีการดังกล่าวข้างต้น (หัวข้อที่ 4.1.1), และเปรียบเทียบผลลัพธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจำแนกประเภทข้อมูล FLAT
วิธีการที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาเดียวกันจากมุมมองที่แตกต่างกันเล็กน้อย จุดมุ่งหมายคือการออกแบบวิธีการที่เป็นสมมติฐานฟรีและสามารถปรับขนาดได้ดี เพื่อที่เราเลือกที่จะเป็นตัวแทนแบนของข้อมูลบางอย่างที่สามารถอำนวยความสะดวกสลับ tioning และการประมวลผลแบบกระจายของพวกเขา นอกจากนี้เรายังเลือกวิธีการที่เราทำสมมติฐานไม่มีสำหรับผู้ใช้ที่เป็นวิดีโอหรือความคิดเห็นของพวกเขา ใส่เพียงของระบบคือรายการของผู้ใช้ในเชิงลบและมักจะชอบที่ไม่ใช่ในเชิงลบที่ถูกนำมาใช้ในการฝึกอบรมระบบของเรา นี้ช่วยให้เราสามารถใช้ระบบโดยไม่คำนึงถึงภาษาหรืออุปสรรคอื่น ๆ ตราบใดที่เราจัดให้มีระบบที่มีสระว่ายน้ำเริ่มต้นที่ดีของผู้ใช้ระบุขณะที่พวกเขาระบุโดยผู้เชี่ยวชาญสนาม เพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบของเราเราดำเนินการอย่างกว้างขวาง expe-riments ใช้ชุดเดียวกับในการประเมินผลของวิธีการดังกล่าวข้างต้น (ข้อ 4.1.1) และเมื่อเทียบกับผลที่ได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แบนการจำแนกประเภทข้อมูล
วิธีที่ถูกออกแบบมาเพื่อที่อยู่ปัญหาเดียวกันจากมุมมองที่แตกต่างกันเล็กน้อย มีจุดมุ่งหมายเพื่อออกแบบวิธีการที่อัสสัมชัญ ฟรี และระดับดี การที่เราเลือกการแบนของข้อมูลบางอย่างที่สามารถทำให้พรรคของตน tioning และการประมวลผลแบบกระจาย เราก็เลือกวิธีที่เราให้สมมติฐานสำหรับผู้ใช้วิดีโอหรือข้อคิดเห็นของตน ข้อมูลเฉพาะของระบบนี้คือรายการของเสียและไม่เสียดูผู้ใช้ที่ใช้ระบบรถไฟของเรา นี้จะช่วยให้เราสามารถใช้ระบบโดยไม่คำนึงถึงภาษาหรืออุปสรรคอื่น ๆตราบเท่าที่เรามีระบบที่มีสระว่ายน้ำ เริ่มต้นที่ดีของการระบุผู้ใช้เช่นที่พวกเขาถูกพบโดยเขตข้อมูลผู้เชี่ยวชาญเพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบของเรา เราทำการทดลอง riments อย่างละเอียดโดยใช้ข้อมูลเดียวกันในการประเมินวิธีการที่กล่าวถึงข้างต้น ( ส่วน 4.1.1 ) และเปรียบเทียบผล