文献

J-GLOBAL ID：201802284740813273   整理番号：18A0939242

調達製品を用いたエンティティ認識装置を用いたテンダー呼探索【JST・京大機械翻訳】

Tender calls search using a procurement product named entity recogniser

著者 (2件)： Mehrbod Ahmad (UNIDEMI, Faculdade de Ciencias e Tecnologia da, Universidade Nova de Lisboa, Campus de Caparica, Monte de Caparica, Portugal) ,  Grilo Antonio (UNIDEMI, Faculdade de Ciencias e Tecnologia da, Universidade Nova de Lisboa, Campus de Caparica, Monte de Caparica, Portugal)
資料名： Advanced Engineering Informatics  (Advanced Engineering Informatics)
巻： 36  ページ： 216-228  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0593A  ISSN： 1474-0346  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： e-Procurement市場における製品検索サービスは,それらの製品に従って,供給者が最良の適切な入札者を見つけるのを助けることができる。異なる企業によって製品を定義し特定するための様々な可能な方法は,供給者によって提供される類似製品による製品要求として入札者に適合することを困難にしている。意味検索エンジンは,探索領域内の単語の意図と文脈的意味を理解することにより,この問題を克服することを試みる。このような検索エンジンの基本的な部分は,検索コンテキストから望ましい探索可能な要素を抽出する名前の実体認識器と呼ぶことができる。本論文では,テンダーとその他の調達文書から「Procurement Product」を抽出することができる認識装置を開発し,製品の抽出のためのモデルを訓練するために自己学習アプローチを採用した。提案した手法は,モデルを訓練するための訓練データとしてテンダーにおいて既に知られている製品を用いており,次に訓練モデルを用いて他の入札者からの製品を認識する。このモデルの精度を,公共調達市場で公表された入札者を用いて評価した。結果は,提案した手法が異なる試験データセットにおいて高い精度と再現性を達成することを示した。認識装置は,調達市場における意味検索のための探索要素抽出器として用いることができる。したがって,認識装置を用いることによる探索性能の改善は,異なる公共調達資源からの入札者の発見においても試験される。結果は,認識装置を使用する意味論的検索プロセスが約25%まで検索精度を改善することを示した。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： 単語 ,  抽出装置 ,  *検索エンジン ,  意味論 ,  再現性
準シソーラス用語： 検索精度 ,  試験データ ,  公共調達 ,  訓練データ ,  意味検索 ,  *エンティティ ,  *調達 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 製品固有のエンティティ認識 ,  電子調達市場 ,  テンダー

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 調達 ,  エンティティ ,  探索