意味層上の構造化クエリのためのアーカイブ文書のランク付け【JST・京大機械翻訳】

Fafalios Pavlos; Kasturia Vaibhav; Nejdl Wolfgang

文献

J-GLOBAL ID：202002285909161581 整理番号：20A1864932

意味層上の構造化クエリのためのアーカイブ文書のランク付け【JST・京大機械翻訳】

Ranking Archived Documents for Structured Queries on Semantic Layers

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号： JCDL ’18 ページ： 155-164 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)

文書(類似新聞とWebアーカイブ)のアーカイブ収集は,ディジタル人間性,歴史的科学,およびジャーナルを含むさまざまな分野での重要な情報源として役立つ。しかし,効率的で有意義な探査方法の欠如は,それらを利用できる情報源にそれらを転換する方法で依然として大きなハードルである。意味的層は,アーカイブ文書の収集に関するメタデータおよび意味情報を記述するRDFグラフであり,次に意味的クエリ言語(SPARQL)を通して質問できる。これは,文書のメタデータ(類似出版日)とコンテンツベース意味情報(文書で言及したようなエンティティ)を結合することにより,高度なクエリの実行を可能にする。しかしながら,そのような構造化クエリによって返された結果は,多数であり,さらに,それらはすべて,クエリに等しくマッチする。本論文では,この問題に対処し,意味的層上の構造化クエリのためにアーカイブ文書をランク付けするタスクを定式化した。次に,i)エンティティに対する文書の相対性,ii)文書の適時性,およびiii)エンティティ間の時間的関係,を一緒に考慮する手の2つのランキングモデルを提案した。新しい評価データセットに関する実験結果は,提案モデルの有効性を示し,それらの限界を理解することを可能にした。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】

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