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J-GLOBAL ID：202002221034251314   整理番号：20A2239231

テキストからの物性間関係性抽出へのMat2Vec&BERT適用の試み

Mat2Vec & BERT for Extraction of Materials Property Relations from Texts

著者 (3件)： 吉武道子 (物質・材料研究機構) ,  佐藤文孝 (富士通総研) ,  河野洋行 (富士通総研)
資料名： 応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (Extended Abstracts. JSAP Spring Meeting (CD-ROM))
巻： 67th  ページ： ROMBUNNO.15a-A205-2  発行年： 2020年02月28日 
JST資料番号： Y0054B  ISSN： 2436-7613  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： マテリアルインフォマティクスの領域では、材料の密度や屈折率などの数値データを機械学習する例がほとんどを占める。言語(自然言語)を対象としたインフォマティクスは、特許文献検索への適用や、科学技術文献などから材料名と数値データをペアにして抽出...【本文一部表示】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  屈折率 ,  言語 ,  データベース ,  文献検索 ,  自然言語処理 ,  自然言語 ,  ニュース ,  *単語 ,  コンピュータ ,  バンドギャップ ,  機械学習
準シソーラス用語： Google ,  支援システム ,  学習データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 物性 ,  関係性 ,  試み