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J-GLOBAL ID：201702279963587533   整理番号：17A0319342

INEX(XML検索評価のツイート文脈化タスク評価,結果と教訓【Powered by NICT】

INEX Tweet Contextualization task: Evaluation, results and lesson learned

著者 (5件)： Bellot Patrice (Aix-Marseille Universite, CNRS, Univ. Toulon, ENSAM (LSIS, UMR 7296), France) ,  Moriceau Veronique (LIMSI, CNRS, Univ. Paris-Sud, UniversitA Paris-Saclay, France) ,  Mothe Josiane (IRIT UMR5505 CNRS, ESPE UT2J, Universite de Toulouse, France) ,  SanJuan Eric (LIA, Universite d’Avignon, France) ,  Tannier Xavier (LIMSI, CNRS, Univ. Paris-Sud, UniversitA Paris-Saclay, France)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 52  号： 5  ページ： 801-819  発行年： 2016年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Twitterのようなマイクロブロギングプラットフォームはオンラインクライアントと市場分析のための使用が増加している。ツイート文脈化のCLEF INEX(XML検索評価のため実験室での新しい軌道の提案を動機付けた。この作業の目的は,短い説明要約(500語)を提供することによりツイートを理解するために支援することであった。はWikipediaのような資源を用いて自動的に構築し,関連した一節を抽出し,コヒーレント要約に凝集によって生成されるべきである。四年間の走行,結果は,最良のシステムは,NLP法を組合せて,より伝統的な方法であることを示した。より正確に最良のシステムは,パッセージ検索,文分割とスコアリング,名前付きエンティティ認識,テキスト品詞(POS)分析,照応検出,多様性コンテンツ測度と同様に文再秩序化を組み合わせた。本論文では,四年間の長いタスクの概要報告を提供する。年間展望は,システム結果に焦点を当てたが,本論文では,参加者と,この研究の技術の状態と考えられるによって提案されたアプローチに関する詳細な報告を提供する。4年競争から重要な結果として,構築し,収集されたオープンアクセス資源について述べた。DUCまたはMUCで設計された自動要約のための評価尺度は,ツイート文脈付けを評価する適切ななかったが,著者らはその理由を説明し,生成したコンテキストまたは要約の情報を評価するために用いLogSim尺度詳細に示した。最後に,ここではまた,学習,タスクを設計する場合に考慮に値することを教訓を述べた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： コンテンツ ,  測度 ,  コヒーレンス ,  *品詞 ,  市場分析
準シソーラス用語： 評価尺度 ,  自動抄録法 ,  オープンアクセス ,  テキスト ,  エンティティ ,  スコア化 ,  ウィキペディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (13件)： 短テキスト文脈化 ,  ツイート文脈化 ,  ツイートを理解する ,  自動要約 ,  文脈情報検索 ,  応答問題 ,  焦点情報検索 ,  自然言語処理 ,  Wikipedia ,  テキスト可読性 ,  テキスト情報 ,  テキスト基準 ,  Kullback-Leibler発散

分類 (2件)： 検索技術  (AC06020S) ,  情報検索一般  (AC06010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： XML ,  検索 ,  評価 ,  文脈 ,  タスク ,  教訓