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J-GLOBAL ID：201902280821976937   整理番号：19A1786986

統計モデルとルールを組み合わせた中国語時間表現認識【JST・京大機械翻訳】

Chinese Temporal Expression Recognition Combining Rules with a Statistical Model

著者 (4件)： Huang Mengmeng (School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, China) ,  Xia Jiazhu (School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, China) ,  Bao Xianyu (Shenzhen Academy of Inspection and Quarantine, Shenzhen, China) ,  Wu Gongqing (School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11645  ページ： 455-467  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 中国語の時間的表現を認識するための従来のルールベースの方法は,より低い想起率を提示して,それらはイベント型中国語の時間的表現を認識することができなくて,このように,著者らは統計的モデルによって規則を結合することを通して,新しい中国の時間的表現認識方法を提案した。まず第一に,著者らは中国語の時間的表現を7つのカテゴリに分割して,ルール作成の複雑さを単純化するために認識の最小ユニットとして基本的時間単位を使用する。次に,著者らは,中国の時間的表現を認識して,自動的に訓練データをラベルするために規則的規則を使用した。一方,ルールベースの方法が認識できないイベント型時間表現をラベル付けした。最後に,著者らは,中国の時間的表現認識のための条件付きランダムフィールドモデルを学習するために,ラベル付き訓練データを使用した。実験結果は,著者らの提案方法がアノテーション作業の量を著しく減らして,認識性能を効果的に改善することを示した。F1値は88.73%に達し,ルールベース法より6.13%高い。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *中国語 ,  ルールベース ,  *統計模型 ,  アノテーション ,  簡素化
準シソーラス用語： 訓練データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 中国語の時間的表現 ,  正規表現 ,  基本時間ユニット ,  意味的役割 ,  条件付き確率場

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 統計モデル ,  ルール ,  中国 ,  表現