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J-GLOBAL ID：202002244818670103   整理番号：20A1477543

SimiT:語彙と依存表現を用いたテキスト類似性の方法

SimiT: A Text Similarity Method Using Lexicon and Dependency Representations

著者 (1件)： Inan Emrah (National Centre for Text Mining, School of Computer Science, The University of Manchester, Manchester, United Kingdom)
資料名： New Generation Computing (Web)  (New Generation Computing (Web))
巻： 38  号： 3  ページ： 509-530  発行年： 2020年 
JST資料番号： U1591A  ISSN： 0288-3635  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： テキスト検索や要約のようなテキストマイニング研究分野において,意味的なテキスト類似性の方法がますます重要になってきている。テキスト類似性の既存の方法は,それらの意味的な内容や意味を考慮するよりもむしろそれらの浅い表現,または構文表現によってしばしば計算されてきた。本論文では,教師付き学習アプローチなしで,係り受け解析器埋込みと語彙埋込みのハイブリッド方式によって計算されるそれらの単語レベルの一貫性を考慮するだけで,主に文章間の類似性を計算することに焦点を当てた。そこで,それらの係り受け解析器埋込みを考慮することによるテキスト対間の構造的類似性に焦点を合わせた。また,本ハイブリッド法では文章で暗示される単語の意味情報にも注意を払った。評価では,よく知られたデータセットにおいて最先端の意味的類似性尺度と提案した方法を比較した。本方法は文献における大部分の研究よりも優れており,全体的性能は両方の埋込みモデルの類似性スコアを組み合わせる場合によりよい結果を達成した。Copyright Ohmsha, Ltd. and Springer Japan KK, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *語彙 ,  *データマイニング ,  *知識獲得 ,  *自然言語処理 ,  類似性 ,  *機械学習 ,  文法 ,  *構文分析 ,  ハイブリッド系 ,  評価試験
準シソーラス用語： *テキストマイニング ,  係り受け ,  *構文解析

著者キーワード (3件)： テキスト類似性 ,  依存性パーザ埋込み ,  レキシコン埋め込み

分類 (3件)： 情報加工一般  (AC05010A) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 語彙 ,  表現 ,  類似性