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J-GLOBAL ID：201602258659110763   整理番号：16A1152430

中国固有表現認識のためのWikipedia事前知識の利用【Powered by NICT】

Exploiting Wikipedia priori knowledge for Chinese named entity recognition

著者 (5件)： Li Jianfeng (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Zhu Conghui (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Li Sheng (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Zhao Tiejun (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Zheng Dequan (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICNC-FSKD  ページ： 1548-1552  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 情報抽出は,自然言語処理研究における重要な課題である。情報抽出の基本的課題の一つとしてエンティティ認識を,効果は関係抽出のようなその後の作業に大きな影響を及ぼす。NERの主要な困難は,未知語同定にある。この問題のために,Wikipedia外部情報法を利用する方法を検討した。Wikipediaは近年急速に発展しているオンライン百科事典である。2016年に,中国の数は860,000に達した。巨大価値ある情報を外部知識として利用Wikipediaによる未知語を同定に提供するであろう。Wikipediaエントリを選択し,特徴としてNERの条件付き確率場モデルに結合した。実験的研究は,この方法がNERの有効性を大幅に改善できることを実証した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高速度 ,  中華人民共和国 ,  *情報抽出 ,  自然言語処理
準シソーラス用語： 実験研究 ,  条件つき確率場 ,  百科事典 ,  オンライン ,  未知語 ,  関係抽出 ,  エンティティ ,  事前知識 ,  *ウィキペディア ,  *固有表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 中国 ,  固有表現 ,  Wikipedia ,  事前知識