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J-GLOBAL ID：201502211130390022   整理番号：15A1206764

自動的に獲得されたセマンティッククラスを用いたパージングの向上について

On improving parsing with automatically acquired semantic classes

著者 (2件)： CABALEIRO Bernardo (NLP & IR Group at UNED, C/ Juan del Rosal, 16, 28040 Madrid, ESP) ,  PENAS Anselmo (NLP & IR Group at UNED, C/ Juan del Rosal, 16, 28040 Madrid, ESP)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 89  ページ： 359-365  発行年： 2015年11月 
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： 多くの情報抽出システムにおいて,パージングは性能の上界に到達することができていない。特に,同格構造検出での構文誤りは,テキストから自動的にクラスとインスタンスとの関係を捕捉するシステム能力に限界をもたらしている。本稿では,パーザが提示した同格構造を補正するための,意味情報を考慮した手法を提案した。まず,参照コレクションから背景知識ベースを自動構築し,クラスとインスタンスとの意味的適合性の証拠を獲得できるようにした。次いで,曖昧な同格構造への正しい依存性を同定するための3つの異なる確率ベース測度を評価した。正しい同格構造の結果は91.4%に達した。これは,最先端パーザが提示する最良のベースライン(80.9%)に対して12.9%の相対的向上を示している。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *構文分析 ,  *知識獲得 ,  情報抽出 ,  知識ベース
準シソーラス用語： パーザ ,  *パージング

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 獲得 ,  クラス ,  パージング