１クラス分類器

WO20180213205
[00201] In various implementations, the unannotated data to be annotated is unannotated text, images, video, or audio data.
【０１７６】
  様々な実施態様において、アノテーションが付けられるアノテーションなしデータは、アノテーションなしのテキスト、画像、ビデオ、または音声データである。

The model is a one-class classifier, binary classifier, a multi- class classifier, or language classifier.
モデルは、１クラス分類器、バイナリ分類器、マルチクラス分類器、または言語分類器である。

The model may perform regression; information extraction; semantic role labeling; text summarization; sentence, paragraph or document classification; table extraction; machine translation;
モデルは、回帰、情報抽出、意味役割ラベリング、テキスト要約、文、段落、または文書の分類、表抽出、機械翻訳、

entailment and contradiction; question answering; audio tagging; audio classification; speaker diarization; language model tuning; image tagging; object detection; image segmentation; image similarity; pixel-by-pixel annotating; text recognition; or video tagging.
含意及び矛盾、質問回答、音声タグ付け、音声分類、話者ダイアライゼーション、言語モデル調整、画像タグ付け、物体検出、画像セグメンテーション、画像類似性、ピクセル単位アノテーション、テキスト認識、あるいはビデオタグ付けを実行してもよい。

The above lists of models and types of unannotated data are not intended to be exhaustive and are merely provided as examples.
上記のアノテーションなしデータのモデル及びタイプのリストは、網羅的なものではなく、単に実施例として提供している。

Any other type of model or type of unannotated data are contemplated by this disclosure.
他の任意のタイプのモデルまたは他の任意のタイプのアノテーションなしデータが本開示により企図される。