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J-GLOBAL ID：201802243447618388   整理番号：18A1677415

時系列を用いた単語意味関連性のための計算効率の良い測度【JST・京大機械翻訳】

A Computationally Efficient Measure for Word Semantic Relatedness Using Time Series

著者 (4件)： Joorabchi Arash (Department of Electronic and Computer Engineering) ,  Alahmadi Alaa (Department of Electronic and Computer Engineering) ,  English Michael (Department of Computer Science and Information Systems, University of Limerick, Limerick, Ireland) ,  Mahdi Abdulhussain E. (Department of Electronic and Computer Engineering)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GCCCE  ページ： 1-5  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： 単語意味論的関連性の測定は,フルテキスト検索,要約,分類,およびクラスタ化のような広範囲の自然言語処理と情報検索応用において重要な役割を果たす。本論文では,単語意味論的関連性を推定するための実装容易で低コストな方法を提案した。提案した方法は,Google Book ngram(GBN)やWikipediaのような知識ベースのような公的に利用可能なコーパスに見られる単語の時間的フットプリントの利用に基づいている。抽出されたフットプリントは時系列として表現され,それらの類似性はMinkowski距離を用いて測定され,相関ベースの重みづけスキームを用いて平均化され,単語意味論的関連性を定量化する。単語の時間的フットプリント(すなわち,GBNとWikipedia)を抽出するために使用される2つのソースの方法と品質の全体的性能を,MTurk-287データセットとピアソンのrとスピアマンのρの標準測度を用いて評価した。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： クラスタ化 ,  *測度 ,  フルテキストサーチ ,  知識ベース ,  自然言語処理 ,  意味論 ,  重みづけ ,  コーパス ,  類似性 ,  *単語 ,  品質
準シソーラス用語： フットプリント ,  ウィキペディア ,  Google ,  計算効率 , 【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 (6件)： 時系列 ,  単語 ,  意味 ,  関連性 ,  計算効率 ,  測度