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J-GLOBAL ID：202002236041719988   整理番号：20A0946086

オントロジー形式アノテーションを対象とした交通用語・関係抽出と正誤問題の回答

著者 (4件)： 鈴木直樹 (豊田工大) ,  SAVONG Bou (豊田工大) ,  三輪誠 (豊田工大) ,  佐々木裕 (豊田工大)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)
巻： 26th  ページ： ROMBUNNO.P6-24 (WEB ONLY)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・現在,人類所有知識の多くが書籍や論文等の文書情報として存在するが,これらに含まれる知識を正確かつ効率的に見つけ出すことができれば,問題解決に活用可能。
・文書情報は多様な表現により曖昧性を含んで記述されている非構造化情報。
・問題解決システムにおいては,1)文書情報中の知識を構造化する機能と2)解くべき課題と関連する内容と照合することで解を導く機能が必要。
・本研究では,オントロジーのデータ形式を持つ新しいアノテーションデータを用いて,用語抽出・関係抽出の精度を向上し,より高い精度での知識の構造化を探求。
・さらに2)の実現に向けて,交通に関する問題文に対して,アノテーションデータを利用した構造化知識を用いて解答を得るための,BERTモデルを基盤とした正誤問題の回答システムを構築。

シソーラス用語： *オントロジー ,  *アノテーション ,  用語 ,  *情報抽出 ,  問題解決 ,  言語モデル ,  構造形成 ,  知識 ,  精度 ,  交通 ,  実験 ,  高精度
準シソーラス用語： *交通用語 ,  関係抽出 ,  *用語抽出 ,  BERT ,  知識構造化

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (8件)： オントロジー ,  形式 ,  アノテーション ,  交通 ,  用語 ,  関係抽出 ,  問題 ,  回答