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J-GLOBAL ID：201902222009950395   整理番号：19A1117401

ES-ESENS:情報の明示性と重要性の評価に基づく事象文の検出【JST・京大機械翻訳】

ES-ESens: Detection of Event Sentences Based on Evaluation of the Explicitness and Significance of Information

著者 (5件)： Xie Haihua ,  Lu Xiaoqing ,  Chen Xuefei ,  Tong Jinle ,  Tang Zhi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： MIPR  ページ： 32-35  発行年： 2019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： 明示的で重要な情報を有するイベント文章を抽出することは,テキスト情報の意味解析ベース検索の基礎研究である。イベント抽出の現在の方法は,通常,文章に埋め込まれた情報の品質の評価を欠いているので,抽出されたイベント文章は,通常,実世界のアプリケーションに使用できない非明示的または重要でない情報を含んでいる。本論文では,高品質情報を用いてイベント文を検出するための,深い学習ベースの方法論であるES-ESensを紹介した。文に埋め込まれた情報の明示性と重要性を評価するために,ES-ESensは,イベントの背景を説明する文章と論文の文脈に関する深い意味解析を実行するために,注意機構を持つ再帰ニューラルネットワークを採用する。実用化のデータセットに基づいて,実験を提示して,著者らの方法論の性能を示した。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： 応用プログラム ,  学習 ,  ニューラルネットワーク ,  意味解析 ,  *品質
準シソーラス用語： 高品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (5件)： Es ,  重要性 ,  評価 ,  事象 ,  文