文献

J-GLOBAL ID：201702227296501658   整理番号：17A1775747

インスタンス単語ベクトル埋込みを用いたオントロジークラスのための代表的ベクトルの導出【Powered by NICT】

Deriving a representative vector for ontology classes with instance word vector embeddings

著者 (6件)： Jayawardana Vindula (Department of Computer Science & Engineering, University of Moratuwa) ,  Lakmal Dimuthu (Department of Computer Science & Engineering, University of Moratuwa) ,  de Silva Nisansa (Department of Computer Science & Engineering, University of Moratuwa) ,  Perera Amal Shehan (Department of Computer Science & Engineering, University of Moratuwa) ,  Sugathadasa Keet (Department of Computer Science & Engineering, University of Moratuwa) ,  Ayesha Buddhi (Department of Computer Science & Engineering, University of Moratuwa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INTECH  ページ： 79-84  発行年： 2017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： ベクトルの集合のための代表的なベクトルの選択多くのアルゴリズム的タスクにおける非常に一般的な要件である。伝統的に,平均あるいは中央値ベクトルを選択した。オントロジークラスは単語ベクトル埋込みによるベクトル空間に変換できる均一インスタンスオブジェクトの集合である。本研究は,例がベクトル空間に変換したオントロジークラスの代表ベクトルを導出するための方法論を提案した。クラスの代表ベクトルを計算する機械学習モデルを訓練するために使用されている五候補ベクトルを導出することにより開始した。筆者らの方法論は通常の方法や平均メディアンベクトル表現を優れた性能を示した。Copyright 2017 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： モデル ,  アルゴリズム ,  *ベクトル ,  機械学習 ,  中央値 ,  ベクトル空間 ,  *単語

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： インスタンス ,  単語 ,  ベクトル ,  埋込み ,  オントロジー ,  クラス ,  導出