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J-GLOBAL ID：201902221834739429   整理番号：19A0990002

キーフレーズ特徴と意味的関連性に基づく記事セグメントタイトルの選択【JST・京大機械翻訳】

Selecting Article Segment Titles Based on Keyphrase Features and Semantic Relatedness

著者 (2件)： Guo Yuming ,  Iwaihara Mizuho
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IIAI-AAI  ページ： 129-132  発行年： 2018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： 今日,人々はインターネットから望まれるほとんどすべての種類の情報を見つけることができる。しかしながら,多くの場合,ユーザは,多くの時間ブラウジングテキストを費やすことにより,長いパラグラフ間のセグメント間のターゲットを見つけることを望んでいない。トピックラベリングに関する既存の研究は効果的に機能し,文書分類によく機能するが,詳細なコンテンツの粒度には不十分である。そこで,長い文書におけるセグメントに対するタイトルを選択する方法を提案した。著者らは,他のセグメントと同様に目標セグメントと関連論文の間の意味論的関連性の側面から,論文セグメントのための高品質タイトルの特性を分析した。次に,以前に提案した3つの特徴を修正した。著者らは,長いタイトルのための適切なスコアを与えるために,phenessの特徴を改善した。一方,著者らは,効率性と合理性を強化するために,特徴SimPFと埋め込みベクトルを結合した。著者らは,実験評価のためにWikipedia記事を使用し,そこでは多数の記事セグメントが人手上にあり,多数の論文が詳細なセグメントタイトルを欠いている。著者らは,精度@Kを通して,隠されたオリジナルのセグメントタイトルがランク付けされることによって,評価関数を評価した。厳密な評価により,特徴の最適組合せを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  評価関数 ,  等級づけ ,  *ブラウジング ,  インターネット ,  意味論 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： ウィキペディア ,  実験評価 ,  合理性 ,  スコア ,  高品質 ,  文書分類 ,  テキスト ,  意味的関連性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： キー ,  フレーズ ,  意味的関連性 ,  記事 ,  セグメント ,  タイトル