抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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医師とアーカイブリストは,社会に関する基本的質問に答えるために,新聞アーカイブにおけるクエリ単語の発生をしばしば発見し,分析する。しかし,テキスト解析における多くの研究は,人々がイベント,クラスタ,ランクされた文書,エンティティ関係,または主題階層のような他のテキストユニットを調査するのを助けることに焦点を合わせる。組織型とアーカイブリストのニーズに関する研究により,ここでは,文脈におけるクエリ単語の解析の周りで一意的に組織化されたテキスト解析システムであるClioQueryを提案する。クライオクーリーは,自然言語処理からテキスト単純化技術を適用し,組織素を迅速かつ包括的に収集し,アーカイブを横断して質問単語のすべての発生を分析した。また,これらの新しいNLP法を,リンクビューやテキスト強調のようなより伝統的な特徴でペアリングし,要約技術におけるエンベンダーの信頼を援助する。著者らは,2つの別々のユーザ研究によるClioQueryを評価し,その中で,組織学者は,ClioQueryの新規なテキスト単純化特徴が,歴史的研究を容易にするのを助けることができるかを説明する。また,別の定量的比較調査で,ClioQueryが群衆国が発見し,歴史的情報を記憶するのを助けることを示した。このような結果は,他の質問指向設定におけるテキスト解析に対する可能な新しい方向を示唆した。【JST・京大機械翻訳】