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J-GLOBAL ID：202002228396066236   整理番号：20A1930724

ロングテールエンティティのための教師なし文脈検索【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Context Retrieval for Long-tail Entities

著者 (4件)： Garigliotti Dario (University of Stavanger, Stavanger, Norway) ,  Albakour Dyaa (Signal, London, United Kingdom) ,  Martinez Miguel (Signal, London, United Kingdom) ,  Balog Krisztian (University of Stavanger, Stavanger, Norway)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICTIR ’19  ページ： 225-228  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  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： メディアストリームにおける実体監視は,知識ベース(KB)で利用可能な構造化情報のような豊富なエンティティ表現にしばしば依存する。長尾実体に対して,そのようなモニタリングは,参照KBにおける表現が全く欠落しているならば,それらの制限のために,非常に挑戦的である。本論文では,長尾エンティティを監視するためのテキストコンテキスト検索問題に取り組んだ。サポート情報として確立されたエンティティとそれらのコンテキストをレバージすることによって,長尾エンティティの限られた表現を克服する教師なし方法を提案した。客観的な試験収集に関する評価は,著者らのアプローチの適合性と,KB外エンティティに対するロバスト性を示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： バージ ,  適応性 ,  *知識ベース ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ロングテール ,  オンライン ,  *エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 文脈検索 ,  ロングテールの実体 ,  オンライン評判管理

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 教師 ,  文脈 ,  検索