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J-GLOBAL ID：201602239608121340   整理番号：16A0891644

パラフレーズを拡張に基づく用語分類研究【JST・京大機械翻訳】

Categorization of Terms Based on Paraphrase Expansion

著者 (4件)： He Gang (Beijing Key Laboratory of Internet Culture and Digital Dissemination Research, Beijing Information Science and Technology University) ,  Lv Xueqiang (Beijing Key Laboratory of Internet Culture and Digital Dissemination Research, Beijing Information Science and Technology University) ,  Xiao Shibin (Beijing Key Laboratory of Internet Culture and Digital Dissemination Research, Beijing Information Science and Technology University) ,  Wang Fan (Xinhua Net Co.,Ltd)
資料名： Zhongwen Xinxi Xuebao  (Zhongwen Xinxi Xuebao)
巻： 30  号： 1  ページ： 204-209  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2296A  ISSN： 1003-0077  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 用語の分類研究分野のオントロジーの構築と特定分野のシソーラス拡張,非常に重要な意義がある。本論文では,HOWNET中国単位概念知識ライブラリの中に存在する用語分類誤りの問題に対して,どのように用語分類正解率向上を検討した。分析により,用語はパラフレーズテキストが短く、含まれる区別できる用語のカテゴリの特徴語が少ない特徴を有することを見出した。この論文では1つのパラフレーズを拡張に基づく用語の分類の方法を提案し,この方法では,パラフレーズを導入した考え方を拡張し,検索エンジンをツールとして,インターネットの用語に関する知識の取得,クエリ結果のアンカーテキストや要約など文書の内容を拡張用語パラフレーズテキストを抽出した;ベクトル距離アルゴリズムを採用する用語パラフレーズテキスト特徴ベクトルとクラス中心ベクトルの間の距離を計算することによって,用語の分類を実現した。実験で得た用語分類全体の正解率は73.32%であった,パラフレーズの拡張によって得られる用語を経て分類されない正解率と比較して,10%向上した。実験結果は,この方法が用語分類正解率向上に有効であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ベクトル ,  シソーラス ,  検索エンジン ,  アルゴリズム ,  中華人民共和国 ,  インターネット ,  オントロジー
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  クエリー ,  特徴語 ,  正解率 ,  *言い換え , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： term categorization ,  paraphrase expansion ,  vector distance ,  class central vector

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： パラフレーズ ,  拡張 ,  用語 ,  分類 ,  研究