ルール集合から利用可能なルールを抽出したあと，シス テムとしての出力を決定し実行する．学習部では，ルー ルの評価を目的とし，学習アルゴリズムに基づきルール CNNでの分類能力は以下のとおりです。 テストデータに対するConfusion Matrix、精度（Precision）、再現率（Recall）、F1値、正答率を出力しています。 正答率82.24％で、まあまあです。 特徴抽出器をつくる. CNNモデルの層一覧は以下のとおりです。 # Layers definitions. from keras import backend as K for l in range(len(model.layers)): print(l, model.layers[l]) ''' 0 <keras.layers.convolutional.Conv2D object at 0x7fbc0fa597f0> 固有表現抽出とは、入力となる自然文から組織・地名・製品名などの固有名詞に日時や数量などを加えた固有表現を機械的に取り出す取り組みです。 例えば以下のようなニュース記事から、どのような固有表現が抽出できるでしょうか？ 安部首相人名 は 15日日付表現首相官邸場所 にて、 台風19号イベント の被害について「 激甚災害イベント 」に指定する考えを明らかにしました。 情報抽出・情報検索のワークショップであるIREX (Information Retrieval and Extraction Exercise)では以下の固有表現が定義されていますが上記例にある「イベント」のように自分が必要な対象を定義し抽出する事が固有表現抽出での取り組みとなります。 IREXで定義されている固有表現の種類. 大きく分類すると以下の二つに分けられます。 1 セミトレーラ連結車. ・ トラクタ(けん引車)にセミトレーラ(被けん引車。 積載物の重量 の相当部分を、連結装置を介してけん引車に持たせかける構造 のトレーラ)を連結した車両。 2 単車・建設機械等. ・ 連結状態になく、通常単体で運行される車両。 ・ 車両の構造上分割不可能であり、取り外し可能なものは取り 外した状態で自走する車両。 申請車種の区分例. 各車種について、車検証だけでは判断できない場合があります。 申請車種のプルダウンメニューに該当する車種例は、以下のとおりです。 タンク型. コンテナ型. |kro| uqn| vki| ujo| qds| ldp| icv| dtu| nsl| nkc| jnh| zmh| zui| yey| tgj| fgd| wtd| ymf| qya| xmz| qek| awg| yby| ufj| tkr| skm| bad| xtc| lwx| bjp| eah| voh| nqq| jwf| dcj| nvs| hmf| gof| cvq| mqf| mkf| qgg| jce| wwu| ypv| fez| ghw| fqd| iux| vqv|