文献

J-GLOBAL ID：201802280069683331   整理番号：18A0518002

単語埋込みを用いたヒンズー語のための濃縮領域分類学の構築【Powered by NICT】

Constructing an enriched domain taxonomy for hindi using word embeddings

著者 (4件)： Keshava Vaishakh (Intuit Inc., Bengaluru, India) ,  Avvara Pravalika (Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA) ,  Kamath S Sowmya (Department of Information Technology, National Institute of Technology Karnataka, Surathkal, India) ,  Geetha V (Department of Information Technology, National Institute of Technology Karnataka, Surathkal, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IALP  ページ： 127-130  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： ドメイン特異的分類は,ブラウジング,探索,勧告と個人化のような情報検索関連活動に広範な支持を提供する貴重な資源を構成している。このような分類は潜在的利用者と実際の含有量におけるドメイン固有クエリー知識の欠如の間のギャップを埋めることができる。多言語含有量の場合には,分類学は言語障壁間のコンテンツのためのブースティング探索性能に重要な役割を果たすことができる。本論文では,ヒンディー語のための進化,ドメイン固有分類,よく組織化されたデータ点の集合を構築するためのドメイン不可知論的フレームワークを提案した。アプローチは,それぞれWordNetとWord2vecモデルを用いた同義語,および他の形態学的変異体で強化した階層的分類法を設計することを意図している。階層構造は,与えられた領域に分類結合する塩基として作用する。そのような濃縮は,与えられた領域内の分類学被覆率を改善することができる。焦点は,高い適合率および再現率を,時間とともに自己進化最小人手努力であることを分類学の構築にもある。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： 情報検索 ,  コンテンツ ,  ブラウジング ,  同義語 ,  言語 ,  *単語 ,  階層構造
準シソーラス用語： 再現率 ,  適合率 ,  階層的分類 ,  WordNet ,  ブースティング ,  多言語 ,  クエリー ,  *分類学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 単語 ,  埋込み ,  濃縮 ,  分類学 ,  構築