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J-GLOBAL ID:201702268089232467   整理番号:17A0371454

ALCIDEと人文科学研究を支援するための大規模文書コレクションからの含有量を可視化抽出【Powered by NICT】

ALCIDE: Extracting and visualising content from large document collections to support humanities studies
著者 (6件):
資料名:
巻: 111  ページ: 100-112  発行年: 2016年 
JST資料番号: T0426A  ISSN: 0950-7051  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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人文科学研究への情報通信技術の研究実践と方法論の適用は,人文科学研究が行われている方法に大きな影響を有している。しかし,多くのアプリケーションが歴史的または文学ドメインからの文書コレクションを自動的に解析が開発されてきたが,それらはしばしばそれらの固有の複雑性のために研究者への本物の支援の提供に失敗する:技術的スキルはしばしばそれらを使用し,それらの出力を検査するために必要である。一方,いくつかのシステムはより使いやすいが,基本的な解析を示し,特定の研究コミュニティのニーズに限定されている。上述の限界を克服するために,著者らはALCIDE(言語とコンテンツディジタル環境での分析),歴史的源と文学作品のようなテキストデータの大量のナビゲーションと解析における人文科学者を支援するために設計したウェブベースのプラットフォームを開発した。のツール一式は広範な研究課題の,他の匹敵するツールは,単一プラットフォームでは処理できないに役立つ高度テキスト処理技術を組み合わせ出力の直感的可視化。テキストコーパスは五の意味論的次元に沿って検査し比較することができる:誰,どこで,いつ,何をどのように。異なる組合せでこのような寸法は異なる人文科学分野の多くの重要な疑問の標的化を可能にする,提示した五使用例で示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能  ,  その他の情報処理 

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