抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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科学出版物の形で産生される知識の指数関数的程度を普及させるためには,概念の既存の豊かな宝庫と接続-Wikipedia設計機構に最良であると考えられる。だけでなくそれ科学的読取が簡単で容易な(科学的文献で使用された含まれる概念を結合するそれらのWikipedia説明に)するが,論文の全体的品質を改善した。本論文では,著者らは,WikiM新規metapathベースの方法は,科学抄録文献でほとんど研究されていない話題をwikify効率的に提示した。本研究の主要な動機の一つは,科学技術文献の抄録はより良い決定,抄録と比較して読者に役立つwikified,彼(彼女)が全論文の読み方興味あることであるかどうか観察に由来する。スマートフィルタと結合した従来のtf-idf尺度による抽出ほとんど言及行った。エンティティリンキングの実現は豊富な引用と著者刊行ネットワークの上の活用がある。著者らの観察は,これらのネットワーク上で定義された種々のmetapathsはシステムの全体性能を有意に増強することができることである。言及抽出とエンティティリンキングの実現のために,ACL選集ネットワークからのデータセット上でそれぞれ72.42%と73.8%の精度に到達する大幅に最も競合最先端技術の性能的に優れている。この方式のロバスト性を確立するために,他の三種のデータセットをwikifyと言及抽出と実体関連相の63.41%~ 94.03%および67.67%それぞれ 73.29%の精度値を得た。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
