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J-GLOBAL ID：201702260470050948   整理番号：17A1589943

科学研究テーマに向けた文献の暗黙的時間情報分析とマイニング【JST・京大機械翻訳】

Implied Temporal Profiles Analysis and Mining Based on Scientific Research Theme

著者 (3件)： Chen Si (南京理工大学,南京,210094) ,  Xu Fei (武漢理工大学中国応急管理研究中心,武漢,430070) ,  Wu Peng (南京理工大学,南京,210094)
資料名： Qingbao Xuebao  (Qingbao Xuebao)
巻： 36  号： 4  ページ： 370-381  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1460A  ISSN： 1000-0135  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,検索対象の時間範囲と正確な意味表現を欠いているユーザの弱い情報検索要求に対して,文献間の時間的関連性をより良く表現するために,テキストコンテンツの時間情報の分析とマイニングの方法を提案した。本論文では、学術文献によく使われている時間語を総括し、図書館情報学の記録情報に基づいて、テキスト時間語の抽出を完成させた。これらに基づいて,タグの主題モデルを用いて,テキストの時間的ラベルの生成と,時間次元に基づくテキストの意味的類似性の計算を実現した。実験結果により、本研究は文献の隠れた時間情報をうまく生成でき、ユーザーが弱い情報検索結果の相関性を高めるのにも有効であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *情報検索 ,  モデル
準シソーラス用語： テキスト ,  図書館情報学 ,  *時間情報 ,  意味表現 ,  *情報分析 ,  *科学研究 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： labeled-LDA model ,  implied temporal profiles ,  text mining ,  tag generation

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 科学 ,  研究 ,  テーマ ,  文献 ,  情報分析