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J-GLOBAL ID：201702233018330584   整理番号：17A1569158

MapReduceは生物学文献のための固有表現認識【Powered by NICT】

MapReduce based named entity recognition for biology literature

著者 (3件)： Liu Fang (College of Computer and Information Engineering, Inner Mongolia Normal University, Hohhot 010010, China) ,  Xu Xingjian (CAS Key Laboratory of Genome Sciences and Information, Chinese Academy of Sciences (CAS), Beijing 100101, China) ,  Ji Zhaohua (College of Computer and Information Engineering, Inner Mongolia Normal University, Hohhot 010010, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IAEAC  ページ： 1268-1271  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： 生物学の急速な発展に伴い,その関連文献はより有用な知識を探し出すために,研究者にとってますます重要となるであろう。生物学文献のための名前付きエンティティ認識(NER)はこれらの研究において非常に一般的で重要なタスクである。文献量の増加に伴い,認識速度は,遅くなり,少ない正確であった。この問題に取り組むために,MapReduceに基づくNERは並列処理を活用することにより実行時間を低減するために使用した。実験結果は,MapReduceフレームワークにエンティティ命名認識の応用はCRFモデル訓練プロセスとエンティティ認識過程で大きく改善されたことを示した。名前付きエンティティ認識を並列フレームワークに適応認識問題を解く迅速かつ正確にすることである。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： 高速度 ,  モデル ,  *並列処理
準シソーラス用語： 実行時間 ,  エンティティ ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： MapReduce ,  生物学 ,  文献 ,  固有表現