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J-GLOBAL ID：202202213399090055   整理番号：22A0565886

クロスオントロジー意味論的類似性評価における最も有益な共通祖先の発見:固有情報コンテンツベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Finding most informative common ancestor in cross-ontological semantic similarity assessment: An intrinsic information content-based approach

著者 (3件)： Adhikari Abhijit (School of Computer Science and Engineering, Vellore Institute of Technology-Andhra Pradesh (VIT-AP) University, Andhra Pradesh, 522237, India) ,  Dutta Biswanath (Documentation Research and Training Centre, Indian Statistical Institute, Bangalore, Karnataka, 560059, India) ,  Dutta Animesh (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology, Durgapur, West Bengal, 713209, India)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 192  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： 意味類似性(SS)は,エンティティ(例えば,単語,文書)間の意味関係の強さを測定するための人工知能と認知科学における長年の研究領域になった。ヒトの認知過程を模倣する能力により,いくつかのオントロジーベースSS測度が最近提案された。それらの中で,固有情報量(IC)に基づくアプローチは,ヒト評価と有意な相関を示した。既存の固有ICベースSS測度の設計原理は,単一オントロジーで適用可能なものを制約する。しかし,そのようなSS測度は,オントロジーを横断して最も有益な共通祖先(MICA)を同定することの助けで,2つのオントロジー内で活用できる。既存のICベースのMICA同定アルゴリズムは,概念のラベルのストリングマッチングに従う。本論文では,ラベルのストリングマッチングを用いずにSSを見つけるための2つのドメインオントロジーを利用する新しい固有ICベースMICA発見アルゴリズムを提案した。提案した手法は,医学用語の広く用いられているベンチマークデータセットを用いて評価した。実験結果は,提案したICベースのアプローチが,2つのオントロジー上のMICAを見つけるプロセスにおける新しい方向へのステッピング石であることを示した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  測度 ,  情報検索 ,  *意味論 ,  データ ,  用語 ,  ヒト ,  人工知能 ,  ベンチマーク ,  文書 ,  単語 ,  認知科学 ,  *オントロジー
準シソーラス用語： 医学用語 ,  MICA ,  エンティティ ,  意味類似性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 意味論的類似性 ,  情報理論 ,  知識ベースシステム ,  情報検索 ,  オントロジー

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 (5件)： 意味論 ,  類似性 ,  評価 ,  発見 ,  固有情報