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J-GLOBAL ID：201702282827219246   整理番号：17A1350351

CRFに基づく中国のオープンエンティティ関係抽出【Powered by NICT】

The CRFs-Based Chinese Open Entity Relation Extraction

著者 (2件)： Wu Xiaoyang ,  Wu Bin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DSC  ページ： 405-411  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： インターネットの急速な発展に伴い,大量のインターネットテキストデータは実体関係抽出の研究への新しい機会と挑戦をもたらした。オープンエンティティ関係抽出は伝統的な方法の不足,関係タイプは,予め定義された,事前に標識する必要が訓練データの多くする必要があることを克服する。多数の研究が英語オープンEREのために行った,中国のオープンEREはますます研究者と学者を集めている。本論文では,新しいCRFに基づく半教師つき中国オープンエンティティ関係抽出方法C COEREを提示した。C COEREはCRFと構文解析木を組み合わせたエンティティ関係タプルを抽出した。後処理フィルタモジュールを介して抽出された結果の精度を改善する。一方,抽出結果の想起は強化されるパターンとタプルの双対性を利用した。実データセット上での実験を行い,C COERE法は良好な効果を達成していることを示した。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： インターネット ,  構文分析 ,  高速度 ,  *中華人民共和国 ,  後処理 ,  英語 ,  双対性
準シソーラス用語： *エンティティ ,  訓練データ ,  *関係抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： CRF ,  中国 ,  エンティティ ,  関係抽出