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J-GLOBAL ID：201802247980404417   整理番号：18A0587291

hadithにおけるnarrators名認識のためのルールベースアプローチと統計測度のハイブリッド法【Powered by NICT】

A hybrid method of rule-based approach and statistical measures for recognizing narrators name in hadith

著者 (2件)： Balgasem Soad Saleh (Center For Artificial Intelligence Technology, Faculty of Information Science and Technology, Universiti Kebangsaan Malaysia Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Zakaria Lailatul Qadri (Center For Artificial Intelligence Technology, Faculty of Information Science and Technology, Universiti Kebangsaan Malaysia Bangi, Selangor, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICEEI  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： ハディースはProphetof Mohammedによる言われたことを引用の収集を含むイスラム教徒の二つの主要な基本的な資源の一つである。ハディースを検証するために,文脈(hadith自体の含有量)とnarrators(このhadithをnarrate人)であるあるhadithの強化を同定できる二つの主要因子である。narratorsの名前の同定特異的hadithを検証する点で重要な役割を果たしている。本研究では,自然言語処理の一部である名前付きエンティティ認識を用いた。人物名はAbdullahなどアラビア語における最初の名前を示す複数語をもたらす可能性がある。アラビア語名を認識することを意味する複数語表現として処理する必要がある。それ故,本研究では,ルールベースと統計的手法の組合せによるハディースからのアラビア語名を認識する方法を検討した。本研究のプロセスは,データセット,変換,前処理,品詞タグ付け,ルールベース法と統計的手法である六段階から成る。ルールベース法は語り手の名前候補の出発と終点位置を誘発するキーワードの集合に基づいている。naratorの名前の候補を同定した後,語り手の名として候補の可能性を評価するための統計的分析に供されるであろう。使用されている統計的手段である対数尤度比(LLR),点状相互情報(PMI),Sコスト,RコストとUコストから成っていた。実験結果はルールベース法のためのF測度の86%を報告したが,LLRは精度の85%を得ることにより他の統計的方法よりも優れている。結論として,ルールベースと統計的手法のハイブリッドアプローチは,認識の語り手名はhadithであるルールベース法のみ頼るに比べて優れた結果を提供した。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： キーワード ,  *測度 ,  統計解析 ,  自然言語処理 ,  前処理 ,  *ルールベース ,  統計的方法
準シソーラス用語： 品詞タグ付け ,  アラビア語 ,  エンティティ ,  ハイブリッド法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 統計 ,  測度 ,  ハイブリッド法