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J-GLOBAL ID：202102237982906626   整理番号：21A0613536

地球データ発見のための問合せ理解フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Query Understanding Framework for Earth Data Discovery

著者 (5件)： Li Yun (NSF Spatiotemporal Innovation Center, George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Jiang Yongyao (NSF Spatiotemporal Innovation Center, George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Goldstein Justin C. (Riverside Technology, Inc. Supporting the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) Technology, Planning, and Integration for Observation Division, Fort Collins, CO 80528, USA) ,  Mcgibbney Lewis J. (NASA Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, CA 91109, USA) ,  Yang Chaowei (NSF Spatiotemporal Innovation Center, George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 3  ページ： 1127  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： 地球データ発見による1つの長年の合併症は,入力クエリからユーザの検索意図の理解を含む。地理空間データポータルの大部分は検索データにキーワードベースマッチを使用する。質問からの空間と時間情報,またはオントロジーによるクエリーの理解に焦点を当てた。地理空間領域における研究は,系統的方法でユーザクエリを調査した。ここでは,質問理解フレームワークを提案し,地球データ検索エンジンに対するユーザの検索意図をよりよく解釈し,メタデータおよびユーザクエリログからマイニングされた知識を採用することにより,ギャップを埋めるためにそれを適用した。提案したクエリ理解ツールは,空間と時間構文解析の4つの要素を含む。概念認識;Named Entity認識(NER);および意味的質問拡張。空間的および時間的構文解析は,クエリから空間境界ボックスおよび時間的範囲を検出する。概念認識分離菌はフリーテキストから分類し,単語のリストの代わりに検索エンジンフレーズを提供する。ナームエンティティ認識はクエリからエンティティを検出し,検索エンジンを検索して検出したエンティティを質問する。セマンティッククエリ拡張モジュールは,Web利用データとメタデータから発見されたクエリーにおける語句と語句を加えることによって,元のクエリを拡大した。4つのモジュールは,データに対する消費者の質問意図を理解する目的で,複数の視点からユーザのクエリを構文する。概念実証として,このフレームワークを海洋データ発見に適用した。提案したフレームワークはユーザの意図を正確に捉えることを実証した。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： 意味論 ,  消費者 ,  *地球 ,  構文分析 ,  地理学 ,  単語 ,  合併症 ,  Web【情報システム】 ,  検索エンジン ,  オントロジー ,  メタデータ
準シソーラス用語： ポータルサイト ,  クエリー ,  エンティティ ,  構文 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 地理空間サイバーインフラストラクチャー ,  GeoAI ,  サイバーGIS ,  意味論 ,  大きな時空データ解析

分類 (2件)： 検索技術  (AC06020S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (42件)：

• Vatsavai, R.R. Spatiotemporal data mining in the era of big spatial data: Algorithms and applications. In Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Analytics for Big Geospatial Data, Redondo Beach, CA, USA, 6 Nov 2012; ACM: Redondo Beach, CA, USA.
• PO.DAAC. 2019 PO.DAAC Web Portal Search Help Page. Available online: https://podaac.jpl.nasa.gov/DatasetSearchHelp (accessed on 30 December 2019).
• Ticheler, J.; Hielkema, J.U. Geonetwork opensource internationally standardized distributed spatial information management. OSGeo J. 2007, 2, 1-5.
• McCandless, M.; Hatcher, E.; Gospodnetic, O. Lucene in Action: Covers Apache Lucene 3.0; Manning Publications Co: Shelter Island, NY, USA, 2010.
• Liu, J. Query understanding enhanced by hierarchical parsing structures. In Proceedings of the 2013 IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding, Olomouc, Czech Republic, 8-13 December 2013.

タイトルに関連する用語 (5件)： 地球 ,  発見 ,  問合せ ,  理解 ,  フレームワーク