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J-GLOBAL ID：201602288368911854   整理番号：16A0833241

学習ユーザ検索意図からのインスタント知識進化について【Powered by NICT】

On Instant Knowledge Evolution from Learning User Search Intent

著者 (4件)： Lee Yen-Kuan ,  Hsieh Pei-Hsuan ,  Huang Chi-Hsuan ,  Chuang Kun-Ta
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICWS  ページ： 562-569  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： 本論文では,タイムリーな新しい知見トリプルを同定する新しい問題を検討した。文献では,知識濃縮の必要性は,意味的探索の成功への鍵として認識されている。しかし,Google知識ボールトのような自動知識抽出の以前の研究は,オフラインでの実行の完全なウェブスケール含有量から注釈の付けられていない知識トリプルを同定することを目的としている。本研究では,情報が発表された後の大部分の人々は最新の知識を必要とすることを示した。しかし,そのような知識の質問の数は劇的に数日後に減少し,それらは時宜を得た事象の回答を調べる時に多くの人々がオフライン知識濃縮の実行から正確な知識を得ることができないことを意味している。これを改善するために,オンラインシナリオで実行できる新しい知識トリプルを抽出するSCKEフレームワークを提案した。質問クリック’二部グラフ質問相関を抽出し,一時的に共存する実体対を同定しモデル化した。実験研究は新しい三重も効果的かつ効率的に同定できることを示した。Copyright 2016 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： モデリング ,  *学習 ,  *利用者
準シソーラス用語： 実験研究 ,  二部グラフ ,  オフライン ,  知識抽出 ,  Google ,  *検索意図 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  検索意図 ,  知識 ,  進化