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J-GLOBAL ID：201802235831531921   整理番号：18A1769925

文書検索のための自動意味質問定式化【JST・京大機械翻訳】

Automated Semantic Query Formulation for Document Retrieval

著者 (3件)： Kadir Rabiah A. (Universiti Kebangsaan Malaysia, Institute of Visual Informatic, Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Yauri Aliyu Rufai (Universiti Kebangsaan Malaysia, Institute of Visual Informatic, Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Azman Azreen (Universiti Kebangsaan Malaysia, Institute of Visual Informatic, Bangi, Selangor, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CAMP  ページ： 1-8  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： セマンティックWebへの導入は,Web上の絶えず増加する不均一データへのより簡単で効果的なアクセスの機会である。現在,データは従来のキーワードベースの検索を通してよりも意味的に検索することができ,それは通常多くの無関係な情報を返す。しかし,セマンティックWebの主要な課題の一つは,データが構造化RDF三重形式に保存され,優先的自然言語質問の代わりにSPARQLのような複雑な構造化三重表現質問を用いて検索され,この問題は研究の対象となっている。提案したAutoSDoRは,構造化したRDF三重形式から文書を検索するために,機械学習手法に基づく自然言語質問の意味論的定式化を機械学習アプローチに基づいて構造化三重表現に可能にする。さらに,研究は,FREyAにおけるような小フラグメント質問を超えて,長さ質問に対するものである。WordNetでカバーされていない質問用語の自動あいまい化も提案され,それは検索された文書の精度と想起の増加に寄与する。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： 意味論 ,  キーワード ,  *文献検索 ,  自然言語 ,  構造形成 ,  *定式化 ,  曖昧さ ,  Web【情報システム】 ,  機械学習
準シソーラス用語： セマンティックWeb ,  WordNet ,  SPARQL , 【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)： 文書 ,  検索 ,  意味 ,  質問 ,  定式化