文献

J-GLOBAL ID：201702267710446514   整理番号：17A1166328

架空の文献における名前付きエンティティの対話型曖昧性解消【Powered by NICT】

Interactive Ambiguity Resolution of Named Entities in Fictional Literature

著者 (5件)： Stoffel Florian (University of Konstanz, Germany) ,  Jentner Wolfgang (University of Konstanz, Germany) ,  Behrisch Michael (University of Konstanz, Germany) ,  Fuchs Johannes (University of Konstanz, Germany) ,  Keim Daniel (University of Konstanz, Germany)
資料名： Computer Graphics Forum  (Computer Graphics Forum)
巻： 36  号： 3  ページ： 189-200  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1703A  ISSN： 0167-7055  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 名前付きエンティティ認識(NER)は非構造化テキストデータでは,個人や位置のような実体とそれらの対応するクラスを検出するための課題を示した。たいていの場合,技術NERソフトウェアの状態は合理的な結果を生成する。しかし,方法論的限界の結果であり,自然言語データを分析する場合によく知られた落とし穴として,NER結果は不確定性を含むと考えられる。本論文では,対話型NER曖昧さ解像技術,分析した文書の内容と実体関連に基づく名前付きエンティティ認識データ(後処理)生成ルールにユーザを提案した。あいまいさが問題となることがあり,形質と架空上の人物の属性などが使用例では,しばしばカスタムデータに及ぼす列車モデルに不可能技術NERソフトウェアの状態を改善することであるという問題を解決した。NER成績を改善するための反復プロセスモデルを導出し,対話型NERあいまいさ分解能プロトタイプを示し,この手法現在の文献を説明し,本研究と今後の研究を議論した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 分解能 ,  曖昧さ ,  プロトタイプ ,  *ソフトウェア ,  後処理 ,  自然言語 ,  不確実性
準シソーラス用語： プロセスモデル ,  構造化文書 ,  *曖昧さ解消 ,  *対話型 ,  *エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： カテゴリーと課題記述子(A CM CCSによる) ,  H.5.2[CG]情報インタフェイスと提示グラフィックユーザインタフェイス ,  I7m[文書およびテキスト処理]その他 ,  J.5[コンピュータ応用]:芸術と人文科学文献

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 文献 ,  名前 ,  エンティティ ,  対話型 ,  曖昧性解消