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J-GLOBAL ID：202002231204796019   整理番号：20A0863821

コーパス強化の拡張と自動化【JST・京大機械翻訳】

Augmenting and Automating Corpus Enrichment

著者 (3件)： Kuhr Felix (University of Luebeck) ,  Braun Tanya (University of Luebeck) ,  Moller Ralf (University of Luebeck)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICSC  ページ： 69-76  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： タスクの追跡におけるエージェントは,リンクされた主観的コンテンツ記述を有するドキュメントを含む参照ライブラリによって作業する可能性がある。新しい文書に直面して,エージェントは,その参照図書館における新しい文書を含むかどうかを決定しなければならない。単語のみの決定に基づいて,トピックやエンティティは,様々なドキュメントに対してバランスのとれた性能をもたらさないことが示されている。単語と記述の組合せさえも,手動後処理を必要とする単一指標に導かない。そこで本論文では,記述に関する逐次情報を用いて新しい文書のタイプを検出することにより単一指標を構築し,決定を自動化する。具体的には,文書タイプに対する隠れMarkovモデルの集合は文書のタイプを検出する。次に,エージェントは検出されたタイプに関する決定を基礎とする。隠れMarkovモデルを用いることにより,新しい文書内の関心位置の同定も可能になる。事例研究は著者らのアプローチの有効性を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 隠れMarkovモデル ,  エージェント ,  後処理 ,  単語 ,  事例研究 ,  有効性 ,  *コーパス ,  コンテンツ ,  *自動化
準シソーラス用語： エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： コーパス ,  強化 ,  拡張 ,  自動化