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J-GLOBAL ID：202202213122642534   整理番号：22A0930347

オープン情報抽出のためのドメイン特異的テキスト前処理【JST・京大機械翻訳】

Domain Specific Text Preprocessing for Open Information Extraction

著者 (3件)： Prakash Chandan (TCS Research, India) ,  Chittimalli Pavan Kumar (TCS Research, India) ,  Naik Ravindra (TCS Research, India)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ISEC 2022  ページ： 1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： 前処理は自然言語処理(NLP)ベースのアプリケーションの不可欠な部分である。標準前処理ステップは,テキストの元の意図を保存しながら,いくつかの観測されたパターンに基づくテキストの無関係で不要な特性または部分の除去から成る。テキストのドメイン関連部分をフィルタリングするドメイン特異的前処理を導入し,テキストの意図的,意味的に関連する意味および構文的正当性を保存した。このために,その依存性文法に基づいた自然言語テキストを表す依存性ツリーを用いて複数のパターンを定義した。この技法とパターンを適用して,ビジネス製品情報とルールをマイニングするためのプレカーソルとしてオープン情報抽出タスクのための米国退職領域文書に適用し,少なくとも13%の分析とマイニングのための文書データaka情報を減らすことができ,最小16%の関係性抽出のF1スコアを強化した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 退職 ,  前処理 ,  フィルタリング ,  自然言語処理 ,  文法 ,  自然言語 ,  応用プログラム ,  *カーソル ,  文書 ,  情報抽出
準シソーラス用語： パーザ ,  製品情報 ,  構文 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 依存性パーザ ,  情報抽出 ,  文の洗浄 ,  テキスト前処理

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 情報抽出 ,  ドメイン ,  前処理