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J-GLOBAL ID：202002230016234170   整理番号：20A2449259

イベント情報検索のためのニューラルネットワーク利用に関する実証的研究【JST・京大機械翻訳】

An Empirical Study on Utilizing Neural Network for Event Information Retrieval

著者 (3件)： Li Minglei (Institute 706, Second Academy of China Aerospace Science and Industry Corporation, Haidian Beijing 100854, China) ,  Zhu Yu (Unit 96901, the Chinese People’s Liberation Army, Haidian Beijing 100094, China) ,  Wang Ren (Institute 706, Second Academy of China Aerospace Science and Industry Corporation, Haidian Beijing 100854, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1621  号： 1  ページ： 012051 (5pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： イベント情報検索(EIR)は,イベント指向クエリに応じてニュース記事を検索するタスクであり,ニュース(例えば,自然災害)を破ることに関するニュース記事の大規模処理を扱う。しかし,事象の動的および複雑な性質によって引き起こされる課題は,従来の情報検索(IR)よりもEIRをあまり研究されていない。既存の研究は,通常,従来のIRモデルまたは機械学習アプローチを,イベントを検索するのに,手工作特徴で,イベント進化を伴うイベントのより複雑な構造を捉えるのに失敗する。この問題に取り組むために,EIRタスクに対するイベントの特性を組み込んだニューラルモデルを利用した。実験結果は,EIRにおけるさらなる研究のための単純だが強いベースラインと見なすことができる2つのデータセットに対する著者らの方法の有効性を実証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  *ニューラルネットワーク ,  自然災害 ,  ニュース ,  基準線 ,  有効性 ,  機械学習
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  実証的研究 ,  クエリー ,  ニュース記事 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  検索技術  (AC06020S) ,  情報検索一般  (AC06010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： イベント ,  情報検索 ,  ニューラルネットワーク ,  実証的研究