抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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テキストコーパスからの情報を抽出することは,科学的およびより一般的な知識リポジトリの両方で利用可能な膨大な量のテキストを理解するための機械の最初のステップである。オープン情報抽出(OIE)は,大量の非構造化データから大量の命題を抽出するための最近の教師なし戦略である。これまでの既存のOIEアプローチの多くは,他の言語に対するいくつかの最近の試みで,英語に焦点を合わせてきた。イタリアは主要なヨーロッパの言語であるが,著者らの知る限りでは,イタリアのOIEにおいて有意な研究は行われていない。本論文では,この知識ギャップを埋めることを意図し,単一節により作成された単純文からn-ary命題を抽出することを目的としたイタリアOIEシステムを提示した。単一節は入力文で検出され,動詞型の依存性構文解析とイタリア語辞書からの言語情報を利用することにより,イタリア語のために定義された7つのパターンに関して分類される。これらのパターンに依存して,最小の節が抽出され,それらの上では,任意の補完と敵を追加的に追加することにより,さらなる命題が生成される。イタリアの240の単純文のデータセットについて実験的研究を行い,正しいクラス利用タイプの決定とコヒーレント命題の抽出におけるシステムの良好な有効性を示した。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】