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文献
J-GLOBAL ID:201602270595322730   整理番号:16A1271956

単語の分散表現を用いた論文抄録データからの科学技術用語シソーラス拡充手法の提案

著者 (6件):
資料名:
巻: 26  号:ページ: 102-109(J-STAGE)  発行年: 2016年 
JST資料番号: L1843A  ISSN: 0917-1436  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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近年,科学計量学等での活用を目的にさまざまな科学技術用語シソーラスの構築が進められている.しかし,人手での整備には多大なコストと時間を必要とするため,自動,半自動的な構築・改訂手法の研究が盛んに行われている.そこで本論では,人手で十分に整備された情報がない新興・先端学術分野においても適用できるよう,文献抄録に書かれた自然文を入力としたシソーラス拡充手法を提案する.具体的には,近年,進展が目覚ましい単語の分散表現を活用し,新語を既存シソーラス階層内に適切に位置づける手法を検討する.実験では,医療系論文56.7万編から500次元の単語ベクトルを構築した上で,主成分分析による次元削減とクラスタリングを行った上で,既存シソーラス用語と新語との空間的な位置関係から意味的な関係性を推定した.そして,専門の作業者3名による結果と比較し,3-Bestで再現率80%以上であることを確認した.今後は,作業者への新語追加位置推薦システムを構築することでシソーラス拡充手法の半自動化を図っていきたい.(著者抄録)
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語:
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分類 (1件):
分類
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情報加工一般 
引用文献 (18件):
  • [1] F. Osborne, E. Motta: “Klink-2: Integrating Multiple Web Sources to Generate Semantic Topic Networks”, In Proc. of ISWC 2015, pp.408-424, 2015.
  • [2] K. Hashimoto, M. Miwa, Y. Tsuruoka, Takashi Chikayama: “Simple Customization of Recursive Neural Networks for Semantic Relation Classification”, In Proc. of EMNLP 2013, pp.1372-1376, 2013.
  • [3] T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, J. Dean:“Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space”, In Proc. of Workshop at the International Conference on Learning Representations (ICLP), 2013.
  • [4] T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. S. Corrado, J. Dean:“Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality”, In Proc. of NIPS 26, pp.3111-3119, 2013.
  • [5] J. R. Firth: “A synopsis of linguistic the-ory 1930-1955,” Studies in Linguistic Anal-ysis, vol.1952-59, pp.1-32, 1957.
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