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J-GLOBAL ID：201702273734826794   整理番号：17A1756070

ルールに基づく海事自由テキスト情報抽出手法の研究【JST・京大機械翻訳】

An Approach of Extracting Information for Maritime Unstructured Text Based on Rules

著者 (3件)： Yu Chen (武漢理工大学智能交通系統研究中心 武漢 430063;武漢理工大学国家水運安全工程技術研究中心 武漢 430063) ,  Mao Zhe (武漢理工大学智能交通系統研究中心 武漢 430063;武漢理工大学国家水運安全工程技術研究中心 武漢 430063) ,  Gao Song (武漢理工大学智能交通系統研究中心 武漢 430063;武漢理工大学国家水運安全工程技術研究中心 武漢 430063)
資料名： Jiaotong Xinxi yu Anquan  (Jiaotong Xinxi yu Anquan)
巻： 35  号： 2  ページ： 40-47  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3145A  ISSN： 1674-4861  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： 海事データの構造化処理は海事安全研究の重要なステップである。現在、ネットワーク上に大量の海事関連情報が存在しているが、多くの異なるフォーマットの非構造化文書データは、ルールに基づく海事情報抽出方法を採用することができ、海事自由テキストを構造化データに変換することができる。Webページによって抽出されたテキストデータによって,抽出されたテキスト情報に従って,抽出タスクは時間,場所,船名,および事故型の4つのデータ項目を定義し,抽出したタスク自体とその一般的なトリガーに基づいて,自由テキストの単語と品詞タグを構築する。大量の事故資料の分析により、抽出ルールを作成し、海事情報の抽出を行い、構造化した海事データを形成した。揚子江海事局の事故の詳細をデータ源として、ルールに基づく抽出方法を用いて実験を行った。実験結果は,時間情報抽出の精度が100%であり,再現率が91%であることを示した。地点情報抽出の精度は94.52%で,再現率は69%であった。船舶情報抽出の精度は97.75%で,再現率は86%であった。事故タイプ情報抽出の精度は96.67%で,再現率は87%であった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *情報抽出 ,  構造形成 ,  単語 ,  船舶 ,  品詞 ,  安全性 ,  ネットワーク ,  Webページ
準シソーラス用語： 再現率 ,  長江 ,  構造化データ ,  構造化文書 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： extracting information ,  maritime text information ,  user-defined words library ,  rules for extraction

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： ルール ,  情報抽出 ,  手法 ,  研究