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J-GLOBAL ID：201702238442116633   整理番号：17A1563982

語と語の関係を表現するための組成アプローチ:比較研究【Powered by NICT】

Compositional approaches for representing relations between words: A comparative study

著者 (2件)： Hakami Huda (Department of Computer Science, The University of Liverpool, L69 3BX, UK) ,  Bollegala Danushka (Department of Computer Science, The University of Liverpool, L69 3BX, UK)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 136  ページ： 172-182  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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(または実体)に存在する関係の同定,関係探索,名詞修飾剤分類と類似性検出のような種々の自然言語処理タスクにとって重要である。単語対間の関係を表現する一般的な手法は,語コーパスから共起パターンを抽出し,各単語ペアを割り当てるパターンの頻度のベクトルである。このアプローチの単純さにもかかわらず,このモデルはコーパスにおける未知単語対を扱うことができないので,データスパース性,情報スケーラビリティと言語創造性に悩まされている。とは対照的に,単語間の関係を表現するための組成アプローチは二の単語間で成立する一般的な関係の表現を間接的に個々の単語の属性を用いてこれらの問題を克服した。本研究では,単語レベル表現からの関係表現を作成するための異なった操作を比較することである。単語類推のいくつかのベンチマークデータセットを用いた関係類似性を測定することにより組成法の性能を調べた。さらに,知識ベース完成タスクにおける異なる関係表現を評価した。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： ベクトル ,  知識ベース ,  類似性 ,  *単語 ,  意味論 ,  自然言語処理 ,  言語 ,  名詞 ,  コーパス ,  類推
準シソーラス用語： スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 関係表現 ,  構成的意味論 ,  意味論的関係 ,  関係類似性

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 語 ,  表現 ,  組成 ,  研究