生物医学データ集合検索のためのオントロジーベースの意味論的類似性アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Wang Xu; Huang Zhisheng; van Harmelen Frank

文献

J-GLOBAL ID：202002291583378799 整理番号：20A2340109

生物医学データ集合検索のためのオントロジーベースの意味論的類似性アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Ontology-Based Semantic Similarity Approach for Biomedical Dataset Retrieval

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=20A2340109&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=20A2340109&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=H0078D") }}

著者 (3件)： , ,
資料名：
巻： 12435 ページ： 49-60 発行年： 2020年
JST資料番号： H0078D ISSN： 0302-9743 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

オントロジーベースの意味類似性アプローチは,その説明の能力のおかげで,テキスト類似性タスクにおいて重要な役割を果たす。オントロジーベースの意味類似性アプローチは,オントロジーにおける豊富な知識の助けを借りて,2つの用語がどのように類似しているかを説明できる。情報検索は,与えられたユーザクエリのための関連情報を見つけることを目的とする。情報検索のサブエリアとして,データセット検索は,フルテキストインデクシング手法またはコンテンツベースインデクシングアプローチを用いることにより,情報ニーズに関連するデータセットを見つけるための活動である。オントロジーベースの意味類似性アプローチは,フルテキストマッピングのようないくつかの情報検索タスクを行うだけでなく,オントロジーにおける知識豊富性の助けを借りて,より深い類似情報を見つけることができる。オントロジーベースの類似性アプローチの利点のため,データセット検索のためにオントロジーベースの類似性を使用する可能性を見つけるのを探し進める。本論文では,データセット検索のためのオントロジーベース類似性アプローチを提供した。著者らは,バイオCADDIE2016データセット検索チャレンジに関する著者らの新規アプローチを実行した。実験後,いくつかの情報検索評価尺度で,これらの結果を評価した。評価結果は,著者らのアプローチが良好に機能できることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： , ,

人工知能 , 検索技術

, , , , ,

前のページに戻る