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J-GLOBAL ID：201802224646360451   整理番号：18A0448706

インドネシアテキストからの自動開領域情報抽出【Powered by NICT】

Automatic open domain information extraction from Indonesian text

著者 (2件)： Gultom Yohanes (Faculty of Computer Science, Universtias Indonesia) ,  Wibowo Wahyu Catur (Faculty of Computer Science, Universtias Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IWBIS  ページ： 23-30  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： ヒト処理能力を上回っていることを電子文書の膨大な量の有用性は,そのドメインに関係なく任意のテキスト文書からの自動情報抽出法が必要である。残念なことに,開領域情報抽出(オープンIE)システムは言語特有の,インドネシア言語のための報告されていないシステムである。NLPパイプライン,ルールベース候補発電機,ルールベーストークン膨張機と機械学習ベース三重セレクタを用いた三重フォーマットにおけるインドネシアテキストからの実体関係を抽出するシステムを紹介した。四候補:ロジスティック回帰,SVM,MLP,ランダムフォレストRandom Forestは三重セレクタ0.60のF1スコア(0.62精度と0.58想起)を達成するための最良の分類器であることを発見するための著者らのデータセットを用いたクロス検証を行っている。低スコアは単純化された候補生成規則とデータセットの被覆に大きく起因する。Copyright 2018 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： 簡素化 ,  ルールベース ,  機械学習 ,  *インドネシア共和国 ,  ヒト ,  *情報抽出 ,  選別器 ,  言語 ,  スループット
準シソーラス用語： スコア ,  ランダムフォレスト ,  ロジスティック回帰分析 ,  *テキスト ,  電子文書 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： インドネシア ,  情報抽出