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J-GLOBAL ID：201902218968761263   整理番号：19A2860350

自動抽出された形態的パターンによる将来予測【JST・京大機械翻訳】

Future prediction with automatically extracted morphosemantic patterns

著者 (4件)： Nakajima Yoko (Department of Information Engineering, Kushiro National College of Technology, 2-32-1 Otanoshike, Kushiro 084-0916, Japan) ,  Ptaszynski Michal (Department of Computer Science, Kitami Institute of Technology, 165 Koen-cho, Kitami 090-8507, Japan) ,  Masui Fumito (Department of Computer Science, Kitami Institute of Technology, 165 Koen-cho, Kitami 090-8507, Japan) ,  Honma Hirotoshi (Department of Information Engineering, Kushiro National College of Technology, 2-32-1 Otanoshike, Kushiro 084-0916, Japan)
資料名： Cognitive Systems Research  (Cognitive Systems Research)
巻： 59  ページ： 37-62  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2363A  ISSN： 1389-0417  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： 次の論文では,将来のイベントの展開の予測における将来の参照文パターンの有用性を調べた。このようなパターンを得るために,著者らは最初に新聞とWebニュースからの将来への参照を持つ文章を収集した。この収集に基づいて,そのような文章から頻繁なパターンの自動抽出のための新しい方法を開発した。多層意味情報と形態情報から成る抽出パターンを,言語的に表現された将来の一般的モデルの形成に実装した。提案した方法の性能を完全に評価するために,多くの評価実験を行った。最初の実験では,提案した抽出アルゴリズムを用いて将来の参照文パターンの自動抽出を評価した。実験の第二のセットでは,これらのパターンの有効性を推定し,それらを適用して,文章を自動的に将来の参照と他に分類した。次に,最終モデルを,大きなニュースコーパスからの将来の参照文の新しい集合を検索する性能に対して試験した。得られた結果は,提案した方法が将来の参照文の完全自動検索において最先端の方法より優れていることを確認した。最後に,この方法を実際に適用し,2つのタスクにおけるその有用性を確認した。第一は,非折畳み未来イベントの毎日の予測において,人間の読者をサポートすることである。第2のタスクでは,将来の予測のための完全に自動的なプロトタイプ法を開発し,公式の将来予測比較試験に含まれるタスクを用いてその性能を試験した。結果は,プロトタイプシステムが自然の人間予測能力より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： アルゴリズム ,  新聞 ,  モルフォロジー ,  有効性 ,  Web【情報システム】 ,  プロトタイプ ,  言語 ,  コーパス ,  *ニュース ,  比較試験 ,  デコンボリューション ,  多層
準シソーラス用語： 閲覧者 ,  評価実験 ,  意味情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 将来予測 ,  将来の参照文 ,  形態学的パターン ,  パターン抽出 ,  テキストマイニング

分類 (2件)： 応用心理学  (AE02000A) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自動抽出 ,  形態 ,  将来予測