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J-GLOBAL ID：201702269221823521   整理番号：17A1641456

特徴計算のための集合空間モデル【Powered by NICT】

A Set Space Model for Feature Calculus

著者 (3件)： Chen Yanping (Guizhou University and Xi’an Jiaotong University) ,  Zheng Qinghua (Xi’an Jiaotong University) ,  Chen Ping (University of Massachusetts Boston)
資料名： IEEE Intelligent Systems  (IEEE Intelligent Systems)
巻： 32  号： 5  ページ： 36-42  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0134A  ISSN： 1541-1672  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： 文レベルでの自然言語の処理文章中の単語の限られた数によるスパース特徴問題に悩まされている。本論文では,集合空間モデル(SSM)は,文情報を利用し,主なアイディアは,言語学の構造特性や機能的原理に依存して,文章の特徴は異なる集合に分類することができることである。特徴計算は,グループ化された特徴上で作動し,外部知識を用いた構造情報を得ることができる。は伝統的な情報抽出タスクにこの方法を実装し,一般的な情報抽出における有意かつ一定の改善を示す結果を得た。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 言語学 ,  *情報抽出 ,  単語 ,  自然言語 ,  構造特性

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 計算 ,  集合 ,  空間モデル