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J-GLOBAL ID：202002248528673110   整理番号：20A1799520

マルチエンティティ解決における人間介入促進のための自動比較テーブル生成【JST・京大機械翻訳】

Automated Comparative Table Generation for Facilitating Human Intervention in Multi-Entity Resolution

著者 (4件)： Huang Jiacheng (Nanjing University, Nanjing, China) ,  Hu Wei (Nanjing University, Nanjing, China) ,  Li Haoxuan (Nanjing University, Nanjing, China) ,  Qu Yuzhong (Nanjing University, Nanjing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGIR ’18  ページ： 585-594  発行年： 2018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： エンティティ分解能(ER)は,同じ実世界オブジェクトを参照するエンティティを同定するプロセスであり,多くの他者の中で知識グラフ(KG)コミュニティにおいて長い間研究されてきた。バックグラウンド知識の貴重な情報源としての人間は,クラウドソーシングとアクティブ学習によりこのループにますます関与しており,そこでは,ERタスクにおける人間介入を助けるために,凝縮し,容易に比較できる情報を示すことが重要である。しかしながら,単一エンティティまたはペアワイズ要約のための現在の方法は,人間介入の効率と精度を障害する複数エンティティを同時に観察および比較するために,人間を十分にサポートすることができない。本論文では,一連のエンティティに対して,いくつかの重要な特性と値を選択するための自動化アプローチを提案し,それらを比較テーブルによって組立てた。直感的な良さ測度と様々な制約に従って,最適な比較テーブルを生成するためのいくつかの最適化問題を定式化した。実世界データセット,関連研究およびユーザ研究との比較は,マルチエンティティ分解能(MER)における著者らのアプローチの優れた効率,精度およびユーザ満足度を示した。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： 測度 ,  自動化 ,  最適化問題 ,  *情報源 ,  分解能 ,  コミュニティ ,  定式化
準シソーラス用語： 能動学習 ,  クラウドソーシング ,  *エンティティ ,  ユーザ満足 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 比較テーブル ,  実体分解能 ,  全体論的特性マッチング ,  知識グラフ ,  多実体要約化

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  エンティティ ,  人間 ,  促進