エッジ環境における個人説明可能探索サービスのためのエンティティ主題類似性測定【JST・京大機械翻訳】

Bai Yu; Zhao Liang; Wang Zhiguang; Chen Jianjun; Lian Peng

文献

J-GLOBAL ID：202002268591299733 整理番号：20A1886576

エッジ環境における個人説明可能探索サービスのためのエンティティ主題類似性測定【JST・京大機械翻訳】

Entity Thematic Similarity Measurement for Personal Explainable Searching Services in the Edge Environment

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資料名：
巻： 8 ページ： 146220-146232 発行年： 2020年
JST資料番号： W2422A ISSN： 2169-3536 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

現在,検索エンジンは,情報過負荷問題に取り組むために広く使われている。既存のクライアントとサーバベースのフレームワークと異なり,エッジコンピューティング(EC)技術は,個人化された検索サービスのための新しいアーキテクチャを提供できる。エッジ環境におけるユーザ行動によって生成されたコンテキスト情報を用いてエンティティ間の類似性を測定する方法は,エンティティ関連個人検索のタスクにおいて極めて重要である。エンティティ間の類似性を分析し,測定するために,既存の方法は,主にテキストコンテンツまたは関係の片側性のいずれかに基づいており,その結果は,通常,類似性の固定度を持つ。しかし,エンティティ間の類似性はエンティティに属する特性の集合に依存する。このアプローチは,周囲の状況に関連した類似性または非類似性を決定する際に使用されるべきである。この限界に取り組むために,二重注意機構を持つ新しい意味的増強法を提案した。この方法は,意味空間における実数ベクトルにエンティティを写像する動的表現学習プロセスに言及する。本論文では,既存の類似性測定手法と異なり,エンティティ間の含意と注釈類似性を解析するための主題類似性測度手法を提案した。実験結果は,二重注意機構がエンティティ主題類似性測定タスクにおける著しい改良に導くことを示した。モデルは,効果的に異なるドメインからエンティティの間の分離を作ることができる。さらに,それは同じドメインで近い類似エンティティを取ることができる。また,それはエンティティ主題類似性のタスクに関して優れた性能を示して,それは推薦結果をより説明可能にした。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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自然語処理 , パターン認識

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