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J-GLOBAL ID：202102257852825358   整理番号：21A1751470

形式的ルール抽出のための製造テキストのオントロジーベース曖昧性解決【JST・京大機械翻訳】

Ontology-Based Ambiguity Resolution of Manufacturing Text for Formal Rule Extraction

著者 (7件)： Kang SungKu ,  Patil Lalit (Department of Mechanical Scienceand Engineering,University of Illinois at Urbana-Champaign,Urbana, IL 61801e-mail: [e-mail]) ,  Rangarajan Arvind (General Electric Global Research,Niskayuna, NY 12309e-mail: [e-mail]) ,  Moitra Abha (General Electric Global Research,Niskayuna, NY 12309e-mail: [e-mail]) ,  Robinson Dean (General Electric Global Research,Niskayuna, NY 12309e-mail: [e-mail]) ,  Jia Tao (General Electric Healthcare,Waukesha, WI 53188e-mail: [e-mail]) ,  Dutta Debasish (ProfessorMem. ASMESchool of Engineering,Rutgers University,New Brunswick, NJ 08901e-mail: [e-mail])
資料名： Journal of Computing and Information Science in Engineering  (Journal of Computing and Information Science in Engineering)
巻： 19  号： 2  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1403A  ISSN： 1530-9827  CODEN： JCISB6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 製造業は,主に非構造化テキストとして製造知識を維持する。そのような知識の形式的利用を容易にするために,以前の努力は,製造文書を分類または製造概念/関係を抽出するための自然言語処理(NLP)を利用した。しかし,製造規則のようなより複雑な知識の抽出は,あいまいさを解決する方法の欠如のために回避されてきた。特に,標準NLP技法は,テキストに暗黙的な製造固有の意味によるドメイン固有のあいまいさに言及しない。この重要なギャップに取り組むために,ドメインコンテキストを組み込むための機構としてドメインオントロジーを利用する多義性解像度法を提案した。以前に実装された製造ルール抽出フレームワークを拡張することにより,その実現可能性を実証した。この方法の有効性を,データセットにおけるすべてのドメイン固有曖昧さの解決と,70%(約13%増加)の規則の正しい検出の改善によって実証した。本研究が,テキストから正確な形式的知識の抽出を可能にすることにより,製造分野における意味論ベース技術の採用に寄与することが期待される。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  分解能 ,  自然言語処理 ,  *多義性 ,  製造業 ,  有効性 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： 構造化文書 ,  *ルール抽出 ,  ドメインオントロジー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： ルール抽出 ,  オントロジー ,  曖昧性