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J-GLOBAL ID：202002249065215517   整理番号：20A1929420

ソーシャルネットワークからの反復知識抽出【JST・京大機械翻訳】

Iterative Knowledge Extraction from Social Networks

著者 (6件)： Brambilla Marco (Politecnico di Milano, Milano, Italy) ,  Ceri Stefano (Politecnico di Milano, Milano, Italy) ,  Daniel Florian (Politecnico di Milano, Milano, Italy) ,  Di Giovanni Marco (Politecnico di Milano, Milano, Italy) ,  Mauri Andrea (Politecnico di Milano, Milano, Italy) ,  Ramponi Giorgia (Politecnico di Milano, Milano, Italy)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WWW ’18  ページ： 1359-1364  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： 世界における知識は連続的に進化し,特にいわゆる長いテールに属するデータに関して,オントロジーは不完全である。社会的コンテンツからそれを抽出することにより,新たな知識を発見する方法を提案した。ドメインエキスパートにより初期化されると,この方法は混合構文的意味的手法によって関連エンティティを見つけることができる。方法は,候補を作り出すために,専門家によって提供される新興エンティティのプロトタイプ,すなわち,種子を使用する。次に,それは,それらの社会的コンテンツにおいて発生する用語を用いて構築される特徴ベクトルと候補を関連させ,そして,トップ候補を返す種子の重心からそれらの距離を用いて候補をランク付けする。著者らの方法は,新しい種子として結果を用いて反復的に実行することができる。本論文では以下の研究課題に取り組んだ。(1)1つの抽出の候補が種子(2)として再帰的に使われるならば,再構成されたドメイン知識がどのように進化するかは,どのように再構成されたドメイン知識が地理的に広がるか,知識(4)の現在,そして将来を検査するために使用する方法,そして,知識(4)の将来を検査するために,方法を,新たな知識を見つけるのに用いることができる。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： 重心 ,  地理学 ,  再構成 ,  等級づけ ,  *コンテンツ ,  オントロジー ,  ドメイン知識 ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  *知識抽出 ,  *社会的ネットワーク ,  エンティティ ,  構文 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： コンテンツ分析 ,  新たな知識 ,  進化する知識 ,  知識抽出 ,  ソーシャルメディア分析 ,  Webデータマイニング ,  Web科学

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

タイトルに関連する用語 (3件)： ソーシャルネットワーク ,  反復 ,  知識抽出