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J-GLOBAL ID：201702251674333132   整理番号：17A0241650

著者名曖昧性解消のためのハイブリッド知識ベース枠組み【Powered by NICT】

A hybrid knowledge-based framework for author name disambiguation

著者 (2件)： Protasiewicz Jaroslaw (National Information Processing Institute, Laboratory of Intelligent Information System, Warsaw, Poland) ,  Dadas Slawomir (National Information Processing Institute, Laboratory of Intelligent Information System, Warsaw, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SMC  ページ： 000594-000600  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,著者名曖昧性解消のためのハイブリッド知識ベースフレームワークを提案した。開発された手法は,さまざまなソースから得られたデータの文書の同定をインクリメンタルに役立つ。問題の性質をいくつかの方法の組織化された使用を必要とするこのようにして,この枠組みは,二レベルから構成されている。最初のレベルはルールベース曖昧性解消アルゴリズムを含んでいる。第二段階は発見的方法ルールとして,クラスタ間の類似性を評価するために分類器を組み込んだ凝集型階層クラスタリング手順をカバーしている。分類器は,最初のレベルから得られたデータ上で訓練されたが,ルールがエキスパートの知識,データ解析と文献に基づいている。フレームワークは,ルールベースおよび階層的クラスタリングアルゴリズム,異なる類似性測度,停止基準の両方に関する種々の実験により検証した。ルールベース手法は高速であるとクラスタリング法よりも正確であった。しかし,既知の個体のみを割り当てることができるが,クラスタリングアルゴリズムは知られていない著者らを同定することができる。フレームワークは自己成長データベースにおける著者らの増分同定に有用である可能性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ解析 ,  アルゴリズム ,  データベース ,  発見的方法 ,  凝集 ,  *知識ベース ,  測度 ,  クラスタ ,  クラスタ化 ,  ルールベース ,  類似性
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  クラスタリング法 ,  階層的クラスタリング ,  *曖昧さ解消 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  情報収集・整理  (AC04000I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 著者 ,  曖昧性解消 ,  知識ベース ,  枠組み