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J-GLOBAL ID：201802286511620144   整理番号：18A2220670

知識グラフの意味特徴によるエンティティ集合展開【JST・京大機械翻訳】

Entity set expansion with semantic features of knowledge graphs

著者 (10件)： Chen Jun (School of Information, Renmin University of China, Beijing, China) ,  Chen Jun (Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Engineering, MOE, Beijing, China) ,  Chen Yueguo (School of Information, Renmin University of China, Beijing, China) ,  Chen Yueguo (Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Engineering, MOE, Beijing, China) ,  Zhang Xiangling (School of Information, Renmin University of China, Beijing, China) ,  Zhang Xiangling (Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Engineering, MOE, Beijing, China) ,  Du Xiaoyong (School of Information, Renmin University of China, Beijing, China) ,  Du Xiaoyong (Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Engineering, MOE, Beijing, China) ,  Wang Ke (School of Computing Science, Simon Fraser University, Burnaby, Canada) ,  Wen Ji-Rong (School of Information, Renmin University of China, Beijing, China)
資料名： Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web  (Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web)
巻： 52-53  ページ： 33-44  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3378A  ISSN： 1570-8268  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： 大規模知識グラフは膨大な数の経路ベースの意味的特徴を含んでおり,それにより,実体に対する意味論/属性を割り当て,拡張するための柔軟な機構を提供する。これらの意味的特徴の特別な集合を,特定の全体指向意味探索タスクをサポートするために,ハエ上で利用することができる。本論文では,エンティティ集合展開を例として用いて,これらの経路に基づく意味的特徴を意味探索応用において効果的に利用できることを示した。実体集合拡張問題は,類似エンティティのより完全な集合に対して,小集合のシードエンティティを拡張することである。伝統的に,Webページにおける実体の統計的共起を利用することにより,人々はこの問題を解決し,そこでは,種子実体間の意味的相関は十分に利用されていない。著者らは,知識グラフの経路ベースの意味的特徴を用いてエンティティ集合拡張問題に取り組むことを提案した。著者らの方法は,最初に,種子実体の関連する意味的特徴を発見し,それをこれらの種子実体の一般的側面として扱うことができ,次に,発見された意味的特徴に基づいて関連エンティティを検索した。確率モデルを,知識グラフの不完全性を扱うことにより,エンティティをランク付けし,意味的特徴をランク付けするために提案した。公開知識グラフ(すなわち,DBpedia V3.9)と3つの公開テストコレクション(すなわち,CLEF-QALD2-4,SemSearch-LS2011,およびINEX-XER2009)に関する広範な実験は,著者らの方法が最先端技術より著しく優れていることを示した。Copyright 2019 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： 意味論 ,  Webページ ,  不整 ,  *等級づけ ,  確率モデル
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  テストコレクション ,  *エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 知識グラフ ,  意味論的特徴 ,  エンティティ集合展開 ,  意味論的探索 ,  ランキングモデル

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 知識 ,  グラフ ,  エンティティ ,  集合 ,  展開