![](/images/graphics-bg.png)
Automatic Task Classification via Support Vector Machine and Crowdsourcing
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-05-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Automatic task classification is a core part of personal assistant systems that are widely used in mobile devices such as smartphones and tablets.
Even though many industry leaders are providing their own personal assistant services, their proprietary internals and implementations are not well known to the public.
In this work, we show through real implementation and evaluation that automatic task classification can be implemented for mobile devices by using the support vector machine algorithm and crowdsourcing.
To train our task classifier, we collected our training data set via crowdsourcing using the Amazon Mechanical Turk platform.
Our classifier can classify a short English sentence into one of the thirty-two predefined tasks that are frequently requested while using personal mobile devices.
Evaluation results show high prediction accuracy of our classifier ranging from 82% to 99%.
By using large amount of crowdsourced data, we also illustrate the relationship between training data size and the prediction accuracy of our task classifier.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shin, Hyungsik& Paek, Jeongyeup. 2018. Automatic Task Classification via Support Vector Machine and Crowdsourcing. Mobile Information Systems،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204915
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shin, Hyungsik& Paek, Jeongyeup. Automatic Task Classification via Support Vector Machine and Crowdsourcing. Mobile Information Systems No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204915
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shin, Hyungsik& Paek, Jeongyeup. Automatic Task Classification via Support Vector Machine and Crowdsourcing. Mobile Information Systems. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204915
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1204915
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)