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J-GLOBAL ID：202002212164916763   整理番号：20A1858814

情報検索におけるそれを成功させるための単語意味曖昧性解消からの長い道:教師なしアプローチの概観【JST・京大機械翻訳】

The long road from performing word sense disambiguation to successfully using it in information retrieval: An overview of the unsupervised approach

著者 (2件)： Hristea Florentina (Computer Science Department, University of Bucharest, Bucharest, Romania) ,  Colhon Mihaela (Computer Science Department, University of Craiova, Craiova, Romania)
資料名： Computational Intelligence  (Computational Intelligence)
巻： 36  号： 3  ページ： 1026-1062  発行年： 2020年 
JST資料番号： A1312A  ISSN： 0824-7935  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 単語感覚解消(WSD)が,情報検索(IR)結果を改善できるかどうかの問題は,何年も,多くの決定的または矛盾する結果,および多くの 観的意見で,強く議論されてきた。WSD法(監督,教師なし,および知識ベース)のすべての3つのクラスを,IRに関して文献によって考察した。ここでは,比較的めったに使用されていないが,大規模で肯定的な結果を与える教師なし手法を調査した。教師なしWSDはIRにおける有用性の証明を既に行い,この分野に対してまだ有望であるという著者らの信念である。完全に異なる性質であるIRのための教師なし方法の2つの主な既存のタイプを,それらが生まれた科学的文脈の中で提示し,比較した。これらの中心アプローチ間の時間におけるギャップに関係なく,著者らは,議論された問題に対する教師なし解がIR応用に対して最も重要であるという意見である。IRにおけるWSDの使用に対する最も有望な既存のアプローチを検討し,その可能な拡張を考察することにより,著者らは,おそらくより成功するレベルで,この研究のラインの継続を刺激することを期待する。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *情報検索 ,  知識ベース ,  *単語

著者キーワード (6件)： あいまいな質問 ,  情報検索 ,  ナイーブBayesモデル ,  スペクトルクラスタリング ,  教師なし語義曖昧性解消 ,  語義曖昧性解消

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 情報検索 ,  成功 ,  単語 ,  意味 ,  曖昧性解消 ,  道 ,  教師