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J-GLOBAL ID：202002277827308720   整理番号：20A1868041

WebからのVizByWikiマイニングデータの可視化とニュース記事【JST・京大機械翻訳】

VizByWiki Mining Data Visualizations from the Web to Enrich News Articles

著者 (4件)： Lin Allen Yilun (Northwestern University, Evanston, IL, USA) ,  Ford Joshua (Apple Inc. & University of Minnesota, Cupertino, CA, USA) ,  Adar Eytan (University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA) ,  Hecht Brent (Northwestern University, Evanston, IL, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WWW ’18  ページ： 873-882  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： ニュース記事(例えば,マップ,ライングラフ,バーチャート)におけるデータ可視化は,ニュース記事の内容を大いに強化し,読者理解への確立された改善をもたらした。しかしながら,ニュースデータ可視化を生成する既存のシステムは,実質的な手動努力を必要とするか,あるいは非常に特定のタイプのデータ可視化に制限され,それによって,強化できるニュース記事の数を大幅に制限する。この問題に取り組むために,新しい問題を定義する:ニュースアーティクルを与えて,Web上に既に存在する関連可視化を検索した。この問題は,Wikimedia(Wikimedia)の中心的ファイルレポジトリであるWikimedia Comonsから文脈的に関連するデータ可視化をマイニングする新しいシステム,VizByWikiを通して扱いやすいことを示した。新しいグラウンドトルースデータセットを用いて,VizByWikiが,ニュース可視化を有する一般的なオンラインニュース記事の48%以上を成功的に増強できることを示した。また,VizByWikiは,妥当な精度(0.82のnDCG@5)で,それらの有用性に従って可視化を自動的にランク付けできることを示した。著者らの「新しい可視化検索問題」に関する更なる進歩を促進するために,著者らは,著者らのグランドトルースデータセットを解放して,著者らのシステムとそのソースコードを公的に利用可能にした。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： *可視化 ,  等級づけ ,  *ニュース ,  棒グラフ ,  *Web【情報システム】
準シソーラス用語： *ニュース記事 ,  データ可視化 ,  グランドトゥルース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： データの可視化 ,  ニュース記事 ,  ピア生産 ,  ユーザ生成コンテンツ ,  Wikimedia Commons ,  Wikipedia

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： Web ,  可視化 ,  ニュース記事