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J-GLOBAL ID：202102215589988235   整理番号：21A3269271

カスケード双方向カプセルネットワークによるロバストな三重抽出【JST・京大機械翻訳】

Robust triple extraction with cascade bidirectional capsule network

著者 (9件)： Zhang Ningyu (Zhejiang University & AZFT Joint Lab for Knowledge Engine, Hangzhou, China) ,  Zhang Ningyu (Hangzhou Innovation Center, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Deng Shumin (Zhejiang University & AZFT Joint Lab for Knowledge Engine, Hangzhou, China) ,  Deng Shumin (Hangzhou Innovation Center, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Ye Hongbin (Zhejiang University & AZFT Joint Lab for Knowledge Engine, Hangzhou, China) ,  Ye Hongbin (Hangzhou Innovation Center, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Zhang Wei (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Chen Huajun (Zhejiang University & AZFT Joint Lab for Knowledge Engine, Hangzhou, China) ,  Chen Huajun (Hangzhou Innovation Center, Zhejiang University, Hangzhou, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 187  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近のアプローチは三重抽出のための神経モデルの成功を目撃している。しかしながら,著者らは,以前のアプローチが,類似の文脈で表現され,コモンセンスと相反する3重を生成する,それらの曖昧なテキストに失敗するかもしれないことを経験的に観察する。このような問題は,実世界アプリケーションにおける三重抽出の一般化を厳しく妨げる。潜在構造と陰的エンティティ関係スキーマのモデリングのカプセルネットワーク電力によって動機づけられて,著者らはそれらの問題に取り組むために新しいカスケード双方向カプセルネットワーク(CBCapsule)を提案した。最初に,コンテキスト表現を動的に集約するためにカスケードカプセルネットワークを導入し,次に,高レベル(例えば,関係)と低レベル(例えば,エンティティ)カプセルの間の相互作用を奨励するための双方向ルーティング機構を提案した。3つのベンチマークに関する実験結果は,著者らの提案した方式がベースラインよりも効率的であり,複雑な表面形状を有するよりロバストな一般化能力を有することを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  電力 ,  *ネットワーク ,  カプセル ,  経路選定 ,  応用プログラム ,  基準線 ,  ベンチマーク ,  曖昧さ ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  表面形状 ,  エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 三重抽出 ,  関係抽出 ,  エンティティ認識

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： カスケード ,  双方向 ,  カプセル ,  ロバスト ,  三重