文献

J-GLOBAL ID：201302298189958467   整理番号：13A1089319

カテゴリ間の兄弟関係を活用した集合拡張

Set Expansion Using Sibling Relationship Between Semantic Categories

著者 (4件)： 高瀬翔 (東北大) ,  岡崎直観 (東北大) ,  岡崎直観 (JST-さきがけ) ,  乾健太郎 (東北大)
資料名： 自然言語処理  (Journal of Natural Language Processing)
巻： 20  号： 2  ページ： 273-296  発行年： 2013年06月14日 
JST資料番号： L3934A  ISSN： 1340-7619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 集合拡張手法の多くはシードインスタンスだけを手掛かりに新たなインスタンスを取得するものであり,対象が複数のカテゴリであっても,各カテゴリのインスタンスの収集を独立に行う。しかし,複数カテゴリを対象にした集合拡張ではカテゴリ間の関係など,シードインスタンスとは別の事前知識も利用できる。本研究ではこのようなカテゴリ間の関係,特に兄弟関係を事前知識として活用した集合拡張手法を提案する。さらに,Wikipediaから半自動で抽出したインスタンスと兄弟関係を事前知識として実験を行い,兄弟関係が集合拡張に有用であることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *知識獲得 ,  *データ収集 ,  データ ,  カテゴリー ,  家族関係 ,  評価試験 ,  集合 ,  アルゴリズム ,  フィルタリング ,  手がかり
準シソーラス用語： インスタンス ,  拡張 ,  兄弟関係 ,  集合拡張

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (25件)：

• ABNEY, S. Understanding the Yarowsky Algorithm. Comput. Linguist. 2004, 30, 3, 365-395
• BELLARE, K. Lightly-Supervised Attribute Extraction. Proceedings of the Advances in Neural Information Proceeding Systems Workshop on Machine Learning for Web Search, 2007. 2007, 1-7
• CAO, H. Context-Aware Query Suggestion by Mining Click-Through and Session Data. Proceedings of the 14th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2008. 2008, 875-883
• CARLSON, A. Toward an architecture for never-ending language learning. Proceedings of the 24th AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2010. 2010, 1306-1313
• CARLSON, A. Coupled Semi-Supervised Learning for Information Extraction. Proceedings of the 3rd ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 2010. 2010, 101-110

タイトルに関連する用語 (5件)： カテゴリ ,  兄弟関係 ,  活用 ,  集合 ,  拡張