ハイブリッド分子ベースの情報検索【JST・京大機械翻訳】

Charbel Nathalie; Sallaberry Christian; Laborie Sebastien; Chbeir Richard

文献

J-GLOBAL ID：202002290118926148 整理番号：20A1801645

ハイブリッド分子ベースの情報検索【JST・京大機械翻訳】

Hybrid molecule-based information retrieval

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資料名：
号： SAC ’19 ページ： 808-815 発行年： 2019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)

異なる情報源から生成された相互依存異種データのアベイラビリティの増加は,情報管理と探索アプリケーションにおける意味知識ベースグラフとオントロジーの組み込みを助長する。既存の情報検索システムの殆どは,主に不均一データに含まれる情報の意味論的解析に焦点を合わせている。それらの結果において,それらは,文書の関連する粒度レベルに関する詳細情報,および最も重要な(ii)文書の文書または部分の間の依存性を考慮せずに,質問回答として文書を提供する。これらの限界を克服するために,著者らは,ハイブリッド分子と呼ぶ質問回答のための新しい拡張データ構造の形式でデータを検索する一般的フレームワークの中でグラフベースの探索とランキングアルゴリズムを提案した。後者は文書に関連した構造情報と結合したドメイン特異的情報に関する関連文脈情報を表す明確な部分グラフから成る。これは,検索結果を改善し,それらを追跡および解釈する際のユーザの努力を低減する。建築建設業からのプロジェクトを用いた実世界データコーパスに関する実験は,著者らのアプローチの有効性を検証した。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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, 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： ,

自然語処理 , 検索技術 , 人工知能

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