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J-GLOBAL ID：201802254487478649   整理番号：18A1617850

テキストからの知識グラフ構築のためのOpenIEに基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

OpenIE-based approach for Knowledge Graph construction from text

著者 (3件)： Martinez-Rodriguez Jose L. (Cinvestav-Tamaulipas, Victoria, Mexico) ,  Lopez-Arevalo Ivan (Cinvestav-Tamaulipas, Victoria, Mexico) ,  Rios-Alvarado Ana B. (Facultad de Ingenieria y Ciencias, Universidad Autonoma de Tamaulipas, Victoria, Mexico)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 113  ページ： 339-355  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非構造化テキストを形式的表現に変換することは,情報の統合と検索を容易にするためにセマンティックWebの重要な目標である。知識グラフ(KGs)の構築はそのようなアイデアを追求し,そこではエンティティ(実世界)とそれらの関係をテキストから抽出する。近年,KGsの構築のための多くのアプローチが,既存のセマンティックWebデータを用いて,離散解析,意味論的枠組み,あるいは機械学習アルゴリズムを利用することによって提案されている。このようなアプローチは,分類学の処理と信念の接続に有用であるが,それらはいくつかの言語記述を提供し,意味データの不均一性をもたらし,データ消費を複雑にする。さらに,オープン情報抽出(OpenIE)アプローチは,KGsの構築のためにわずかに調査されており,データの質問と表現を単純化できる情報の原子ユニットを表す二値関係を提供する。本論文では,OpenIEアプローチにより生成された二値関係を用いて,KGsを生成する手法を提案した。そのような目的のために,著者らは,KG個人による名前付きエンティティの抽出とリンクに対する戦略を提示し,さらに,より多くのコヒーレントな事実を生み出す文法単位とのそれらの関係を提示した。また,KGに対して潜在的に有用なRDF三倍を生成するための抽出された情報要素を選択するための決定も提供した。著者らの結果は,文法構造による情報抽出ユニットの統合が,KGsの構築をサポートするためにOpenIEによって提供された命題ベースの表現のより良い理解を提供することを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 簡素化 ,  コヒーレンス ,  情報抽出 ,  不均一性 ,  学習アルゴリズム ,  意味論 ,  命題 ,  言語 ,  *グラフ ,  文法
準シソーラス用語： 分類学 ,  エンティティ ,  セマンティックWeb ,  構造化文書 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 知識グラフ ,  セマンティックWeb表現 ,  事実抽出 ,  関係抽出 ,  RDFイベント

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 知識グラフ ,  構築