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:

อาศัยอยู่ในยุคทุกที่ทุกเวลาหิวสำหรับมวลดี รักษาความปลอดภัยบนเว็บนำเสนอความท้าทายใหญ่หลวง มีความจำเป็นที่ดีสำหรับระบบตรวจจับเนื้อหาดีกว่าที่ความสามารถระบุเว็บไซต์มากเกินไปไม่เหมาะสม และเป็นอันตราย เว็บประเภทแบบในวันแรกจะถูกจำกัด โดยวิธีการและมีข้อมูล วันนี้ขั้นสูงการพัฒนาวิธีการและเทคโนโลยีได้นำเราหมายถึงใหม่ และดีมากสำหรับการวิเคราะห์เนื้อหาความ ตัวอย่างเช่นวิธีการใหม่สำหรับดูดหัวข้อ หัวข้อสร้างโมเดล และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น การศึกษาล่าสุดของเราแนะนำศักยภาพแนวโน้มของ combing วิเคราะห์หัวข้อและความเชื่อมั่นในเว็บเนื้อหาประเภท กระดาษนี้การสำรวจแบบจัดประเภทจัดประเภทเพื่อประสิทธิภาพที่ดี โดยเฉพาะเพื่อเพิ่มความแม่นยำ และลดผลบวกปลอม โดยรวมตัวกันของความหมายในการพัฒนารูปแบบการจัดประเภท และตรวจสอบ และการจัดการปัญหากับชุดข้อมูลน่าเชื่อถือ ความไม่สมดุลของระดับและ covariate กะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่อาศัยอยู่ในยุคของการเชื่อมโยงทุกที่ทุกเวลาสำหรับมวลที่ดีด้านความปลอดภัยและการรักษาความปลอดภัยบนเว็บมีความท้าทายอย่างมาก มีความจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับระบบตรวจจับเนื้อหาที่ดีกว่าที่ถูกต้องมากขึ้นสามารถระบุเว็บไซต์ที่มากเกินไปที่น่ารังเกียจและเป็นอันตราย รูปแบบการจัดหมวดหมู่เว็บในวันแรกจะถูก จำกัด ด้วยวิธีการและข้อมูลที่มีอยู่ วันนี้การพัฒนาขั้นสูงในวิธีการและเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ได้นำเราวิธีการใหม่และดีกว่าหลายสำหรับการวิเคราะห์เนื้อหาข้อความสำหรับวิธีการใหม่ในการสกัดตัวอย่างหัวข้อการสร้างแบบจำลองหัวข้อและวิเคราะห์ความเชื่อมั่น การศึกษาล่าสุดของเราชี้ให้เห็นถึงศักยภาพที่มีแนวโน้มของการวิเคราะห์หัวข้อ combing และวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในการจำแนกเนื้อหาเว็บ กระดาษนี้ไกลออกไปสำรวจรูปแบบการจัดหมวดหมู่ใหม่สำหรับผลการดำเนินงานการจัดหมวดหมู่ที่ดีขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งเพื่อเพิ่มความแม่นยำและลดผลบวกปลอมโดยการรวมตัวกันของความหมายในการพัฒนารูปแบบการจัดหมวดหมู่และการตรวจสอบและการจัดการกับปัญหาที่มีความน่าเชื่อถือชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลของการเรียนและการเปลี่ยนแปลงตัวแปรร่วม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ชีวิตในยุคของการใช้สื่อสารได้ทุกที่ ทุกเวลา สำหรับมวลที่ดี ความปลอดภัย และการรักษาความปลอดภัยบนเว็บที่นำเสนอความท้าทายที่ใหญ่หลวง มีความต้องการที่ดีสำหรับเนื้อหาที่ดีและระบบตรวจจับที่ถูกต้องสามารถระบุมากเกินไปก้าวร้าวและเป็นอันตรายมากขึ้นเว็บไซต์ เว็บประเภทรุ่นในวันแรกจะถูก จำกัด ด้วยวิธีการและข้อมูลที่มีอยู่ วันนี้การพัฒนาขั้นสูงในลักษณะคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีได้นำเราวิธีการใหม่และดีกว่ามากสำหรับการวิเคราะห์ข้อความ ตัวอย่างเช่นวิธีการใหม่สำหรับการสกัดและการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นแบบจำลองหัวข้อ หัวข้อ การศึกษาล่าสุดของเราชี้ให้เห็นศักยภาพมีแนวโน้มของ combing และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของหัวข้อในหมวดหมู่ในเนื้อหาเว็บ กระดาษนี้ต่อไปสำรวจรูปแบบการจำแนกใหม่สำหรับการปฏิบัติการดีขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพื่อเพิ่มความแม่นยำ และลดบวกเท็จ โดยการรวมตัวกันของความหมายในการพัฒนารูปแบบการจัดหมวดหมู่ และโดยการตรวจสอบและการจัดการของปัญหากับข้อมูลความน่าเชื่อถือ ความไม่สมดุลของคลาสและเปลี่ยนขณะ