文献

J-GLOBAL ID：201702218185221751   整理番号：17A0329662

UDeKAM:非構造化知識資源からの宣言的構造化知識獲得のための方法論【Powered by NICT】

UDeKAM: A methodology for acquiring declarative structured knowledge from unstructured knowledge resources

著者 (3件)： Ali Maqbool (Department of Computer Science and Engineering, Kyung Hee University, Yongin, 446-701, Republic of Korea) ,  Lee Sungyoung (Department of Computer Science and Engineering, Kyung Hee University, Yongin, 446-701, Republic of Korea) ,  Kang Byeong Ho (School of Engineering and ICT, University of Tasmania, Hobart, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMLC  ページ： 177-182  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： 常に人類知能のためのその重要性を証明した効果的な知識表現。各種知識の中で,宣言的知識は内科領域における重要な役割を持ち,医療安全と品質のための重要である。大容量宣言的知識である意思決定支援システムと同様に構造化された形質転換後の健康と健康応用において重要な役割を果たすことができることなどの臨床ノート,標準ガイドラインのような複数の知識資源における隠れた。本論文では,非構造化宣言的知識獲得方法論,UDeKAMと呼ばれる文書クラスタ化,トピックモデリング,および制限された自然言語処理技術を用いた非構造化知識資源から宣言的構造化知識を獲得し,構築することを提案した。提案した方法は,種々の応用に役立つために異なるドメインのために設計した。は進行中の研究であり,UDeKAMを実現するための,事例を通して説明した糖尿病シナリオ。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： 自然言語処理 ,  形質転換 ,  ヒト ,  糖尿病 ,  品質 ,  知識表現 ,  *構造形成 ,  内科学 ,  意思決定支援システム ,  *知識獲得
準シソーラス用語： 健康 ,  大容量 ,  医療安全 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 構造化 ,  知識 ,  資源 ,  宣言 ,  知識獲得 ,  方法論