抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,Wikipedia記事への細粒度名前付きエンティティ(NE)型の複数ラベルを割当てるタスクを検討した。入力特徴空間,特に細粒型分類における顕著なのスパース性に対処するために,著者らはスキップグラムモデルを用いたWikipediaのハイパーテキスト構造から論文ベクトル(すなわち実体埋め込み)を学習し,入力特徴集合の中にそれらを組み込むことを提案した。大規模実用実験を行うために,手動で標識された22,000以上の例を含む新しいデータセットを作成した。我々の実験結果は,著者らのアイデアは,分類結果の統計学的に有意な改善を得られたことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】