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J-GLOBAL ID：201702217194633924   整理番号：17A1453486

語義の曖昧性解消問題のためのハイブリッド型遺伝的アントコロニー最適化アルゴリズム【Powered by NICT】

A hybrid genetic-ant colony optimization algorithm for the word sense disambiguation problem

著者 (3件)： Alsaeedan Wojdan (Department of Computer Science, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Saudi Arabia) ,  Menai Mohamed El Bachir (Department of Computer Science, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Saudi Arabia) ,  Al-Ahmadi Saad (Department of Computer Science, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Saudi Arabia)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 417  ページ： 20-38  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 単語意味曖昧性解消(WSD)は,意味レベルで起こることを自然言語処理問題である。は特定の状況に適していることを多義語の意味を明らかにすることである。WSDはいくつかのアプローチ,メタヒューリスティックアルゴリズムを用いて扱われてきた。自己適応遺伝的アルゴリズム(SAGA)とアリコロニー最適化(ACO)アルゴリズムの変異体から成ることをWSDのためのハイブリッドアルゴリズムを提案した:最大-最小アリシステム(MMAS)とアリコロニーシステム(A CS)。SAGAを用いて,MMASとA CSのパラメータを自動的に調整することである。ACOアルゴリズムは,文脈語に対応する感覚の配列と標的単語の意味と文脈単語の意味の間の意味論的近縁性の間の意味論的近縁性の組合せに基づいて適用した。細粒と粗粒コーパス上で二ACOアルゴリズム(MMASWSDとACSWSD)とSAGA(GMMASWSDとGACSWSD)とのハイブリダイゼーションの性能を評価し,最良実行アルゴリズムと比較した。経験的結果は,GMMASWSDは他の変異体と細粒コーパス上ですべてのライバルアルゴリズムのに優れていることを示した。GMMASWSDは粗粒コーパス上で最良の性能を達成しなかった,その性能が最良であったアルゴリズムのそれに近い。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  自然言語処理 ,  遺伝的アルゴリズム ,  意味論 ,  単語 ,  コーパス
準シソーラス用語： アリコロニーシステム ,  アリシステム ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  アリコロニー最適化 ,  適応遺伝的アルゴリズム ,  *曖昧さ解消 ,  *最適アルゴリズム ,  *蟻コロニー ,  *語義曖昧性解消 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自然言語理解 ,  多義性解消 ,  アントコロニー最適化法 ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 語義の曖昧性解消 ,  問題 ,  ハイブリッド型 ,  アントコロニー最適化アルゴリズム