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J-GLOBAL ID：201602271342146470   整理番号：16A0876423

過去海外ではない:時を越えた検出意味的に類似した用語【Powered by NICT】

The Past is Not a Foreign Country: Detecting Semantically Similar Terms across Time

著者 (4件)： Zhang Yating (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Jatowt Adam (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Bhowmick Sourav S. (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Tanaka Katsumi (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
巻： 28  号： 10  ページ： 2793-2807  発行年： 2016年 
JST資料番号： T0838A  ISSN： 1041-4347  CODEN： ITKEEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 過去文書の多くのアーカイブとコレクションは質量スケールディジタル化と保存努力のおかげで最近利用できるようになった。図書館,国家アーカイブ,および他のメモリ機関は,興味あるユーザにそれらのコレクションを開く開始した。それにもかかわらず,このような収集物内の探索通常過去の異なる状況と言語による適切なキーワードの知識を必要とする。このように,非専門ユーザは,適切なクエリーを概念化するのに困難性を有する可能性があるが,典型的には過去の知識は限られている。本論文では,与えられた入力本項に意味論的に最も近い過去に項を見出すことが必要である時間的対応検出タスクのための新しいアプローチを提案した。ここで提案したアプローチは,現在の分散単語表現を過去にするベクトル空間変換に基づいている。このアプローチにおける重要な問題は,多様な文書コレクションと任意の時間期間の種々の使用できることを正しい訓練集合を得ることである。この問題を解決するために,変換を見つけるために使用用語の種子対を自動的に構築するための効果的な技術を提案した。100年など長時間尺度と同様に短い時間フレーム上で提案アプローチの性能をテストした。著者らの実験は,提案した方法は平均MRR,質問はその時間的対応物と異なるリテラル形を持つ場合における時間アーカイブのための最良のベースラインを上回る113%ニューヨークタイムズ注釈付きコーパスと28%によることを示した。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： 意味論 ,  アノテーション ,  キーワード ,  単語 ,  記憶装置 ,  コーパス ,  ベクトル空間 ,  *利用者 ,  基準線 ,  言語
準シソーラス用語： 概念形成 ,  クエリー ,  ディジタル化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時 ,  意味 ,  類似 ,  用語