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J-GLOBAL ID：201802217193565945   整理番号：18A1773441

テキストストリームにおけるドメイン固有の新しい語のオンライン検出【JST・京大機械翻訳】

Online Detection of Domain-Specific New Words in Text Streams

著者 (4件)： Luo Yanlin (Beihang University, School of Economics and Management, Beijing, China) ,  Zuo Yuan (Beihang University, School of Economics and Management, Beijing, China) ,  Wu Junjie (Beihang University, School of Economics and Management, Beijing, China) ,  Li Hong (Beihang University, School of Economics and Management, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSSSM  ページ： 1-6  発行年： 2018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： インターネットの大きな発展により,多くのドメイン固有の新しい単語が,フォーラム,Sina Weibo,Wechatなどの様々なメディアテキストストリームに現れる。これらの新しい単語は常に特定の領域における重要な単語のグループであり,NLPタスクに対して重要である。ほとんどの既存のモデルは,時間がかかる処理を持っているか,または,ストリーミングとオンラインシーンに関する語彙(00V)単語から扱うことができない。本論文において,著者らは,効果的にドメイン固有の新しい単語のオンライン検出を実行するために,Gauss LDAによる教師なしの方法,D-TopWordを提案した。従来の新しい単語検出モデルと異なり,著者らの方法は,任意の手書き特徴なしで,有限単語辞書に基づく共同統計モデルである。このモデルにガウスLDAを導入することにより,新しいテキストストリームからの00V単語の問題を適切に解いた。実験結果は,著者らの研究が,領域特異的新しい単語を首尾よく抽出することができて,それがいくつかの最先端の方法よりオンライン検出作業においてより良い性能を持つことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 語彙 ,  統計模型 ,  *単語 ,  インターネット ,  ストリーミング
準シソーラス用語： テキスト ,  手書き ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ストリーム ,  ドメイン ,  固有 ,  語 ,  オンライン