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J-GLOBAL ID：202002254992441191   整理番号：20A1059235

Meronymyと低気圧関係を用いた距離ベース意味論的類似性の測定【JST・京大機械翻訳】

Measuring distance-based semantic similarity using meronymy and hyponymy relations

著者 (9件)： Cai Yuanyuan (School of Computer and Information Engineering and Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety, Beijing Technology and Business University, Beijing, China) ,  Cai Yuanyuan (National Engineering Laboratory for Agri-Product Quality Traceability, Beijing Technology and Business University, Beijing, China) ,  Pan Shirui (Centre for Artificial Intelligence, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, Ultimo, NSW, Australia) ,  Wang Ximeng (Centre for Artificial Intelligence, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, Ultimo, NSW, Australia) ,  Wang Ximeng (School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Chen Hongshu (Centre for Artificial Intelligence, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, Ultimo, NSW, Australia) ,  Cai Xiaoyan (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Zuo Min (School of Computer and Information Engineering and Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety, Beijing Technology and Business University, Beijing, China) ,  Zuo Min (National Engineering Laboratory for Agri-Product Quality Traceability, Beijing Technology and Business University, Beijing, China)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 32  号： 8  ページ： 3521-3534  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  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： 語彙用語間の意味論的類似性の評価は,自然言語処理と認知科学のための意味指向応用において重要な役割を果たす。計算モデルの最適化は,類似性測定の性能を改善するための挑戦課題である。本論文では,距離ベース,情報ベース,特徴ベースおよびハイブリッドを含むWordNetベースの測度を検討した。それらの間で,距離ベースの測度は,単純な距離計算のために最も低い計算の複雑さを持つと考えられる。しかし,既存の研究の多くは,概念と様々な意味論的関係によって引き起こされる経路距離の不均一性との間の相関関係を無視している。その中で,経路距離は概念的な低密度関係によって簡単に決定される。この問題を解決するために,概念間の経路距離を計算するための新しいモデルを提案し,また,非線形的に意味論的類似性への距離を変換する類似性測度を提案した。提案したモデルにおいて,異なる概念をリンクするエッジへの種々の関係に従って,異なる重みを割り当てた。距離モデルに基づいて,著者らは類似性測定のためにWordNetの5つの構造特性を使用して,それは複数の意味,多重継承,リンク型,深さおよび局所密度から成った。著者らの類似性測度を,M&Cデータセット,R&GデータセットおよびWS-353データセットに関する最先端のWordNetベースの測度に対して比較した。実験結果によると,本研究における提案した測度は,ピアソンとスピアマン相関係数の両方に関して他のものより優れていて,著者らの距離モデルの有効性を示した。さらに,提案した測度が安定した性能を維持することを証明するために,6つの追加ベンチマークを構築した。Copyright The Natural Computing Applications Forum 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  測度 ,  *意味論 ,  相関係数 ,  語彙 ,  自然言語処理 ,  計算量 ,  類似性 ,  不均一性 ,  有効性 ,  構造特性 ,  ベンチマーク ,  認知科学 ,  計算モデル
準シソーラス用語： WordNet , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 意味的類似性 ,  経路距離 ,  WordNet ,  意味的関係 ,  構造特性

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 低気圧 ,  意味論 ,  類似性