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Semi-supervised learning for Web Search MPMeister

Kevin Duh

生駒 : 奈良先端科学技術大学院大学, 2012.4

この資料の関連情報

所蔵:
  巻号 刷年 所在 請求記号 資料ID 貸出区分 状況 予約人数
1 MPMeister   電子化情報 LA-I-R[Flash][Mobile] M009745   0
内容紹介 : Search is a core activity performed by Internet users. The growth of the Internet is, to a large extent, supported by advances in search technology. Search enables users to discover content, perform tasks, and navigate through the World "Wild" Web.In this talk, we will begin by discussing the how web search works under the hood. In particular, we will see that web search can be framed as a ranking problem and tackled via machine learning methods. Then I will discuss my work on improving the cost-effectiveness of building search engines through the use of semi-supervised learning. Finally, we will briefly discuss other ranking problems, such as those in computational biology and natural language processing, that can be addressed in a similar framework.
刊年 : 2012
形態 : 電子化映像資料(26分38秒)
シリーズ名 :

情報科学研究科・ゼミナール講演 ; 平成24年度

注記 :

講演者所属: 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 自然言語処理学研究室

講演日: 平成24年4月16日

講演場所: 情報科学研究科大講義室L1

標題言語 : (eng)
本文言語 : (jpn)
著者情報 :

Duh, Kevin