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J-GLOBAL ID：201302295906872760   整理番号：13A0557597

さまざまなサービスを支える知的な音声言語インタフェース技術 知的な応答を実現するためのテキストからの知識獲得技術

著者 (4件)： 貞光九月 (NTT メディアインテリジェンス研) ,  東中竜一郎 (NTT メディアインテリジェンス研) ,  平野徹 (NTT メディアインテリジェンス研) ,  泉朋子 (NTT メディアインテリジェンス研)
資料名： NTT技術ジャーナル
巻： 25  号： 3  ページ： 21-24  発行年： 2013年03月01日 
JST資料番号： F0050B  ISSN： 0915-2318  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,膨大なWebテキストの中から有益な知識を獲得するための言語解析技術について解説します。はじめにコンピュータが扱う知識のキーとなる固有表現獲得技術について紹介した後,その応用である固有表現間の関係抽出について紹介します。(著者抄録)

シソーラス用語： *知識獲得 ,  *自然言語処理 ,  データベース ,  *文書処理 ,  入出力インタフェイス
準シソーラス用語： Webテキスト ,  *テキスト処理 ,  音声インタフェイス ,  *言語解析 ,  *固有表現 ,  知識データベース

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (3件)：

• (1)貞光・齋藤・今村・松尾・菊井:“トピック情報を用いたブートストラップ法に基づく語彙獲得,”自然言語処理,Vol.19, No,2, pp.89-106, 2012.
• (2)R.Higashinaka, K Sadamitsu, K.Saito, T.Makino, and Y. Matsuo:“Creating an Extended Named Entity Dictionary from Wikipedia,”COLING 2012, pp.1163-1178, 2012.
• (3)T.Hirano, H, Asano, Y. Matsuo, and G. Kikui:“Recognizing Relation Expression between Named Entities based on Inherent and Context-dependent Features of Relational words,”COLING 2010, pp.409-417, 2010.

タイトルに関連する用語 (5件)： サービス ,  音声言語 ,  インタフェース ,  応答 ,  知識獲得