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J-GLOBAL ID：201802234562516593   整理番号：18A2130454

条件付確率場に基づく地質鉱物テキスト分詞研究【JST・京大機械翻訳】

Research on segmentation of geological mineral text using conditional random fields

著者 (4件)： Chen Jingwen (中国地質大学地質過程与鉱産資源国家重点実験室,湖北武漢430074;中国地質大学(武漢)緊缺鉱産資源勘査協同創新中心,湖北武漢430074) ,  Chen Jianguo (中国地質大学地質過程与鉱産資源国家重点実験室,湖北武漢430074;中国地質大学(武漢)資源学院,湖北武漢430074) ,  Wang Chengbin (中国地質大学地質過程与鉱産資源国家重点実験室,湖北武漢430074;中国地質大学(武漢)資源学院,湖北武漢430074) ,  Zhu Yueqin (自然資源部地質信息技術重点実験室,北京100037;中国地質調査局発展研究中心,北京100037)
資料名： Zhongguo Kuangye  (Zhongguo Kuangye)
巻： 27  号： 9  ページ： 69-74,101  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3402A  ISSN： 1004-4051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 中国語と英語は異なり、語と語の間に類似な空白の天然のセパレータがないので、中国語の分詞を中国語の情報処理における難題にする。地質鉱物のテキストには大量の未登録地質専門用語が含まれ、現段階ではまだ効果の良い分詞方法がない。本論文では,二重コーパスの条件付き確率場モデルに基づいた地質鉱物のテキストを分割し,汎用分野の単語分割法,単一コーパスの条件付確率場モデルの単語分割法と比較した。実験結果は,提案方法がオープンテストの下で他の方法より優れていて,精度は94.80%,再現率は92.68%,F-値は93.73%であることを示した。本文は地質鉱物のテキストに対して中国語の分詞研究を行い、未登録地質専門用語をよく識別でき、また普通語彙の識別率を保証でき、地質分野の自然言語処理の仕事に基礎を築いた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 中国語 ,  コーパス ,  モデル ,  分離装置 ,  *地質 ,  専門用語 ,  自然言語処理 ,  英語 ,  *鉱物 ,  語彙
準シソーラス用語： 認識率 ,  再現率 ,  分かち書き ,  *テキスト ,  *条件つき確率場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 条件付確率場 ,  地質 ,  鉱物 ,  研究