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J-GLOBAL ID：200902212272171210   整理番号：09A0037518

ウェブからのオープン情報抽出

Open Information Extraction from the Web

著者 (4件)： ETZIONI Oren (Univ. Washington, Seattle) ,  BANKO Michele (Univ. Washington, Seattle) ,  SODERLAND Stephen (Univ. Washington, Seattle) ,  WELD Daniel S. (Univ. Washington, Seattle)
資料名： Communications of the ACM (Association for Computing Machinery)  (Communications of the ACM (Association for Computing Machinery))
巻： 51  号： 12  ページ： 68-74  発行年： 2008年12月 
JST資料番号： B0330B  ISSN： 0001-0782  CODEN： CACMA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日のウェブ検索は膨大な関連リストを出力する。ユーザはその長いリストを長時間かけて調べなければならない。今後必要なのは,真に必要な情報のみを一貫した形で提示してくれ,長いリストを調べる労苦から解放してくれるシステムである。情報抽出(IE)は自然言語文章を構造化関係データにマップしてくれる技術であり,この問題を解決する有望な手法である。自然言語文書からの情報抽出は本質的に困難であるが,これまでかなりの進歩が成し遂げられてきた。本論文では,IE手法を広く概観し,特に,オープン情報抽出に焦点を当てた。オープン情報抽出とは,関連情報の存在や場所が特定されておらず,ウェブ上での数十億にも上る情報源を探索する手法である。高度なスケーラビリティが要求される。また,こうして得た情報を統合,または,融合し,総合的な答えを合成する必要もある。IEシステムの核は抽出器であり,自然言語文章の解釈を行う。これを実現する既存技術は人間が正規表現やルールを与えておく知識ベース符号化やシステムが自動的に検索する教師付き学習がある。本稿では,これら手法を概観した。将来,オープンIEの精度は推論機能により改善されると期待される。大量情報から推論を行うのは挑戦的な課題であるが,オントロジー機能と結びつけ,それが進行することを期待する。

シソーラス用語： *Web【情報システム】 ,  *情報検索 ,  *情報抽出 ,  *言語理解 ,  自然言語 ,  関係データベース ,  情報源 ,  スケーラビリティ【計算機】 ,  正規表現 ,  知識ベース ,  教師つき学習 ,  人工知能推論
準シソーラス用語： *セマンティックWeb ,  *自然言語理解 ,  情報統合 ,  情報融合

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  検索技術  (AC06020S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： ウェブ ,  情報抽出