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J-GLOBAL ID：201702288287430516   整理番号：17A1733092

固有表現認識のための新しいアプローチ【Powered by NICT】

A new approach for named entity recognition

著者 (10件)： Ertopcu Burak (Department of Computer Engineering, Is,ik University, Istanbul, Turkey) ,  Kanburoglu Ali Bugra (Department of Computer Engineering, Is,ik University, Istanbul, Turkey) ,  Topsakal Ozan (Department of Computer Engineering, Is,ik University, Istanbul, Turkey) ,  Acikgoz Onur (Department of Computer Engineering, Is,ik University, Istanbul, Turkey) ,  Gurkan Ali Tunca (Department of Computer Engineering, Is,ik University, Istanbul, Turkey) ,  Ozenc Berke (Department of Computer Engineering, Is,ik University, Istanbul, Turkey) ,  Cam Ilker (Department of Computer Engineering, Is,ik University, Istanbul, Turkey) ,  Avar Begum (Department of Linguistics, Bogazic,i University, Istanbul, Turkey) ,  Ercan Gokhan (Department of Computer Engineering, Is,ik University, Istanbul, Turkey) ,  Yildiz Olcay Taner (Department of Computer Engineering, Is,ik University, Istanbul, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： UBMK  ページ： 474-479  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： 多くの文章は,人々に印象を生成した。これらの印象は読者がいくつかの実体を介した文について洞察を得るのに役立つ。NLP(自然言語処理)では,このプロセスは,名前付きエンティティ認識(NER)に対応する。NLP(非線形計画法)アルゴリズムは,位置,まで,時間や費用のような文におけるロット実体を追跡できる。これら操作の主要な問題の一つは,単語は,位置または組織の名称を示すかどうか,または整数は,時間や費用を表すかどうかについては混乱した。本研究では,著者らはNERアルゴリズムのための新しいモデルを設計した。予め定義されたデータセットでこのモデルを訓練し,他のモデルの結果と比較した。エンドでは,1400文を含むデータセットにおけるかなりの結果を得た。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： 単語 ,  非線形計画法 ,  ロット ,  *自然言語処理 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： エンティティ ,  *固有表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： 固有表現