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J-GLOBAL ID：201702249108040764   整理番号：17A0158310

WIKIPEDIAにおけるドメイン知識進化関係抽出【JST・京大機械翻訳】

Evolutionary Relation Extraction for Domain Knowledge in Wikipedia

著者 (5件)： Gao Junping (School of Computer Science and Technology, Southwest University of Science and Technology) ,  Zhang Hui (Educational Informationization Office, Southwest University of Science and Technology) ,  Zhao Xujian (School of Computer Science and Technology, Southwest University of Science and Technology) ,  Yang Chunming (School of Computer Science and Technology, Southwest University of Science and Technology) ,  Li Bo (School of Computer Science and Technology, Southwest University of Science and Technology)
資料名： Jisuanji Xuebao  (Jisuanji Xuebao)
巻： 39  号： 10  ページ： 2088-2101  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2531A  ISSN： 0254-4164  CODEN： JIXUDT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： インターネットの同一分野における異なる知識概念間には多種の関係があり、その中の進化関係はユーザーの学習と理解領域の知識に対して、領域知識の進行と後続の論理関係を整理することは重要な意義があるが、ネットデータの多様性と無秩序はユーザーが正確に知識の関係を獲得することが困難である。この問題を解決するために,本論文は,中国語のWIKIPEDIAのドメイン知識のための進化的関係抽出法を提案して,構文解析の特性を使用して,進化関係モデルをマイニングして,進化的関係推理モデルを構築して,文章レベルに基づく関係抽出アルゴリズムを用いて,ドメイン知識の進化関係を抽出した。最後に,実際のWIKIPEDIAデータ集合において,この方法の性能を評価した。実験結果は,この方法が高い抽出精度と再現率を持ち,効果的にWIKIPEDIAの領域知識の進化関係を抽出することができることを示した。同時に、実験抽出結果に基づいて知識マップを構築することは、領域学科における知識集合の進化体系を有効に発掘し、重みの知識を識別することができ、学科の構築及び関連カリキュラムの教育に対して一定の指導的意義がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ドメイン知識 ,  中国語 ,  カリキュラム ,  構文分析 ,  インターネット ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 再現率 ,  ネットリスト ,  *関係抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： domain knowledge ,  Wikipedia ,  evolutionary relation ,  relation extraction ,  conditional random fields ,  social media

分類 (1件)： 検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： Wikipedia ,  ドメイン知識 ,  進化 ,  関係抽出