Living in an era of anywhere anytim

Living in an era of anywhere anytime
connectedness for the great mass, safety and security on the web
presents enormous challenges. There is a great need for better
content detection systems that can more accurately identify
excessively offensive and harmful websites. Web classification
models in the early days are limited by the methods and data
available. Today advanced developments in computing
methodologies and technology have brought us many new and
better means for text content analysis, for example new methods
for topic extraction, topic modeling and sentiment analysis. Our
recent studies suggested the promising potential of combing topic
analysis and sentiment analysis in web content classification. This
paper further explores new classification models for better
classification performance, especially to enhance precision and
reduce false positives, by incorporation of semantics in
developing classification models and by examination and
handling of the issues with the dataset reliability, class imbalance
and covariate shift.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในยุคของทุกที่ทุกเวลาหิวสำหรับการชนขนาดใหญ่ รักษา ความปลอดภัยบนเว็บแสดงความท้าทายอย่างมาก มีความต้องการดีดีระบบตรวจจับเนื้อหาที่สามารถระบุได้แม่นยำมากขึ้นเว็บไซต์ที่ไม่เหมาะสม และเป็นอันตรายมากเกินไป เว็บประเภทในวันแรก ๆ จะถูกจำกัด โดยวิธีการและข้อมูลได้ วันนี้ขั้นสูงการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์วิธีการและเทคโนโลยีได้นำเราหลายใหม่ และดี หมายถึงการวิเคราะห์ข้อความเนื้อหา วิธีการใหม่เช่นแยกหัวข้อ หัวข้อสร้างโมเดล และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ของเราการศึกษาล่าสุดแนะนำศักยภาพแนวโน้ม combing หัวข้อการวิเคราะห์และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในเว็บเนื้อหาประเภท นี้กระดาษการสำรวจการจัดประเภทรูปแบบใหม่ดีกว่าประสิทธิภาพการจัดประเภท โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพื่อเพิ่มความแม่นยำ และลดผลบวกปลอม โดยการรวมตัวกันของความหมายในพัฒนารูปแบบการจัดประเภท และตรวจสอบ และปัญหาในการจัดการกับชุดข้อมูลความน่าเชื่อถือ ความไม่สมดุลของระดับและกะของ covariate

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่อาศัยอยู่ในยุคของทุกที่ทุกเวลา
เชื่อมโยงสำหรับมวลที่ดีด้านความปลอดภัยและการรักษาความปลอดภัยบนเว็บ
มีความท้าทายอย่างมาก มีความจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการที่ดีคือ
ระบบตรวจจับเนื้อหาที่ถูกต้องมากขึ้นสามารถระบุ
เว็บไซต์ที่น่ารังเกียจมากเกินไปและเป็นอันตราย เว็บการจำแนก
รูปแบบในวันแรกจะถูก จำกัด ด้วยวิธีการและข้อมูล
ที่มีอยู่ วันนี้การพัฒนาขั้นสูงในการคำนวณ
วิธีการและเทคโนโลยีได้นำเราใหม่และหลาย
วิธีการที่ดีกว่าสำหรับการวิเคราะห์เนื้อหาข้อความสำหรับวิธีการใหม่เช่น
การสกัดหัวข้อการสร้างแบบจำลองหัวข้อและวิเคราะห์ความเชื่อมั่น เรา
ศึกษาล่าสุดชี้ให้เห็นถึงศักยภาพที่มีแนวโน้มของ combing หัวข้อ
การวิเคราะห์และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในการจำแนกเนื้อหาเว็บ นี้
กระดาษไกลออกไปสำรวจรูปแบบการจัดหมวดหมู่ใหม่ให้ดีขึ้น
ผลการดำเนินงานการจัดหมวดหมู่โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพื่อเพิ่มความแม่นยำและ
ลดผลบวกปลอมโดยการรวมตัวกันของความหมายใน
การพัฒนารูปแบบการจัดหมวดหมู่และการตรวจสอบและ
การจัดการของปัญหาที่มีความน่าเชื่อถือชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลของระดับ
และการเปลี่ยนแปลงตัวแปรร่วม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่อาศัยอยู่ในยุคของทุกที่ทุกเวลาการเชื่อมโยงสำหรับมวลที่ดี ความปลอดภัย และการรักษาความปลอดภัยบนเว็บนำเสนอความท้าทายอย่างมาก มีความต้องการที่ดีสำหรับดีกว่าเนื้อหาการตรวจสอบระบบที่สามารถระบุได้อย่างถูกต้องมากขึ้นมากเกินไปก้าวร้าวและเป็นอันตราย เว็บไซต์ หมวดหมู่เว็บไซต์รุ่นในวันแรกจะถูก จำกัด โดยวิธีการและข้อมูลพร้อมใช้งาน วันนี้การพัฒนาขั้นสูงในการคำนวณวิธีการและเทคโนโลยีได้นำเราหลายใหม่และวิธีที่ดีสำหรับการวิเคราะห์ข้อความ ตัวอย่างเช่นวิธีการใหม่การสกัดและวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของแบบหัวข้อ หัวข้อ ของเราการศึกษาล่าสุดชี้ให้เห็นศักยภาพของผู้บริโภคจากหัวข้อการวิเคราะห์และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในการจำแนกเนื้อหาเว็บ นี้กระดาษต่อไปสำรวจรุ่นหมวดหมู่ใหม่ดีกว่าการปฏิบัติการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพื่อเพิ่มความแม่นยำและลดบวกเท็จ โดยการรวมตัวกันของความหมายในการพัฒนาแบบจำลองการจัดหมวดหมู่ และโดยการตรวจสอบและการจัดการกับปัญหาข้อมูลความน่าเชื่อถือระดับไม่สมดุลและเปลี่ยนขณะ