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J-GLOBAL ID：202202261602014430   整理番号：22A1169629

学術テキストのための中国語空間命題句の自動認識のためのアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Algorithm for Automatic Recognition of Chinese Spatial Prepositional Phrases for Academic Texts

著者 (1件)： Gao Yanrong (Zhejiang Yuexiu University, Shaoxing 312000, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1338A  ISSN： 1530-8669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 事前位置フレーズの自動認識は常に英語翻訳で追求され,その正確な認識は自然言語処理分野における様々な活動と応用にとって重要である。本論文は,学術的テキストにおける中国語空間事前位置フレーズのための自動認識アルゴリズムを提案し,それは,並列事前位置フレーズを同定するだけではなく,また,入れ子事前位置フレーズの認識精度も改善した。最初に,この方法はコーパスに含まれるフレーズ情報を同定および融合するために単純な名詞認識モデルを採用し,それによってコーパスを単純化し,事前位置フレーズの内部複雑性を最小化する。第2に,この方法はCRFモデルを使用し,入れ子型内部位置語句を同定した。営巣があるならば,それは営巣の内層を同定する。営巣がないならば,それは事前位置フレーズを同定する。最後に,それは初期コーパス語で同定された内部プレポジションを融合して,その特徴情報を修正して,認識のために外国のプレポジションフレーズ認識モデルを再訓練する。内部と外部の事前位置フレーズが自動的に同定される後,二重誤差補正法を用いて,同定された事前位置フレーズを修正する。実験解析は,事前位置フレーズを同定するための方法の精度率,再現率,およびF値が,それぞれ95.33%,94.32%,および94.73%であり,それは,事前位置フレーズの同定のための他の方法のものより高く,それは,プレポジションフレーズの認識率を効果的に改善することを示した。Copyright 2022 Yanrong Gao. 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 ,  *パターン認識 ,  簡素化 ,  英語 ,  自然言語処理 ,  *中国語 ,  誤り訂正 ,  計算機アルゴリズム ,  *命題 ,  コーパス ,  認知モデル ,  名詞
準シソーラス用語： *句 ,  F値 ,  *自動認識 ,  認識アルゴリズム ,  フレーズ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G) ,  符号理論  (ND02030R) ,  通信網  (ND07030A) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (33件)：

• W. Wang, G. Xin, B. Wang, J. Huang, Y. Liu, "Sentiment information extraction of comparative sentences based on CRF model," Computer Science and Information Systems, vol. 14, no. 3, pp. 823-837, 2017.
• R. Wang, X. Xin, W. Chang, K. Ming, B. Li, X. Fan, "Chinese NER with height-limited constituent parsing," Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 33, no. 1, pp. 7160-7167, 2019.
• Y. Jin, Z. Liu, "Improving Chinese-English patent machine translation using sentence segmentation[C]," International conference on natural language processing and knowledge engineering, Institute of Chinese Information Processing, Beijing Normal University Beijing, P. R. China, 2010.
• W. Fulun, Z. Yonghua, "BERT-based named entity recognition method for Chinese recipe text," 2021 IEEE 2nd international conference on big data, artificial intelligence and Internet of Things engineering (ICBAIE), pp. 543-547, Nanchang, China, March 2021.
• Q. Zhang, C. Xue, X. Su, P. Zhou, X. Wang, J. Zhang, "Named entity recognition for Chinese construction documents based on conditional random field," Frontiers of Engineering Management, vol. 5, pp. 1-13, 2022.

タイトルに関連する用語 (5件)： 学術 ,  中国語 ,  命題 ,  自動認識 ,  アルゴリズム