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J-GLOBAL ID：202102233926850492   整理番号：21A0614693

ポルトガルにおける高感度データ発見のための名前付きエンティティ認識【JST・京大機械翻訳】

Named Entity Recognition for Sensitive Data Discovery in Portuguese

著者 (9件)： Dias Mariana (Inov Inesc Inovacao-Instituto De Novas Tecnologias, 1000-029 Lisbon, Portugal) ,  Dias Mariana (ISTAR-IUL, Instituto Universitario de Lisboa (ISCTE-IUL), 1649-026 Lisboa, Portugal) ,  Bone Joao (Inov Inesc Inovacao-Instituto De Novas Tecnologias, 1000-029 Lisbon, Portugal) ,  Bone Joao (ISTAR-IUL, Instituto Universitario de Lisboa (ISCTE-IUL), 1649-026 Lisboa, Portugal) ,  Ferreira Joao C. (Inov Inesc Inovacao-Instituto De Novas Tecnologias, 1000-029 Lisbon, Portugal) ,  Ferreira Joao C. (ISTAR-IUL, Instituto Universitario de Lisboa (ISCTE-IUL), 1649-026 Lisboa, Portugal) ,  Ribeiro Ricardo (ISTAR-IUL, Instituto Universitario de Lisboa (ISCTE-IUL), 1649-026 Lisboa, Portugal) ,  Ribeiro Ricardo (INESC-ID Lisboa, 1000-029 Lisbon, Portugal) ,  Maia Rui (Inov Inesc Inovacao-Instituto De Novas Tecnologias, 1000-029 Lisbon, Portugal)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 7  ページ： 2303  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 敏感なデータを保護するプロセスは,特にヨーロッパ連合によって課された指令と法律の結果として,絶えず成長し,ますます重要になっている。自動システムを作成する努力は連続的であるが,ほとんどの場合,それらの背後にあるプロセスは,まだ手動または半自動である。本研究では,ヨーロッパポルトガルにおける非構造化テキスト情報から,感度データを抽出および分類できる成分を開発した。目的は,組織が彼らのデータを理解し,法的およびセキュリティ目的に適合するシステムを作成することである。ポルトガル語に対するNamed Entity認識の問題に対するハイブリッドアプローチを研究した。この手法は,ルールベース/辞書ベースモデル,機械学習アルゴリズム,およびニューラルネットワークのようないくつかの技術を組み合わせる。ルールベースおよび語彙ベースのアプローチを,特定のクラスのセットに対してのみ使用した。エンティティの残りのクラスに対して,2つの統計的モデルを,Conditical Randard Fieldsとランダムフォレスト,最後に,実験として双方向-LSTMアプローチで試験した。統計的モデルに関して,条件付確率場が,65.50%のf1スコアで,最良の結果を得ることができる1つであることを実現した。Bi-LSTM法により,83.01%の結果を得た。訓練と試験に用いたコーパスは,HAREM Golden Collection,SIGARRAニュース社,およびDataSense NERコーパスであった。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  ポルトガル共和国 ,  語彙 ,  自然言語処理 ,  ヨーロッパ ,  ハイブリッド方式 ,  ニュース ,  *コーパス ,  ルールベース ,  学習アルゴリズム ,  欧州連合
準シソーラス用語： ポルトガル語 ,  ランダムフォレスト ,  条件つき確率場 ,  *エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 高感度データ ,  一般データ保護制御 ,  自然言語処理 ,  ポルトガル語 ,  名前付きエンティティ認識

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (40件)：

• Dale, R.; Moisl, H.; Somers, H. (Eds.) Handbook of Natural Language Processing; CRC Press: Boca Raton, FL, USA, 2000.
• Nadeau, D.; Sekine, S. A survey of named entity recognition and classification. Lingvist. Investig. 2007, 30, 3-26.
• Dias, M.; Maia, R.; Ferreira, J.; Ribeiro, R.; Martins, A. DataSense Platform. In Proceedings of the IASTEM-586th International Conference on Science Technology and Management (ICSTM), Bandar Seri Begawan, Brunei, 11-12 April 2019.
• Clough, P. Extracting metadata for spatially-aware information retrieval on the internet. In Proceedings of the 2005 Workshop on Geographic Information Retrieval, Bremen, Germany, 4 November 2005; pp. 25-30.
• Korba, L.; Wang, Y.; Geng, L.; Song, R.; Yee, G.; Patrick, A.S.; Buffett, S.; Liu, H.; You, Y. Private data discovery for privacy compliance in collaborative environments. In International Conference on Cooperative Design, Visualization and Engineering; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2008; pp. 142-150.

タイトルに関連する用語 (5件)： ポルトガル ,  高感度 ,  発見 ,  名前 ,  エンティティ