WETA:単語埋込みによる自動分類学アラインメント【JST・京大機械翻訳】

Giabelli Anna; Giabelli Anna; Malandri Lorenzo; Malandri Lorenzo; Mercorio Fabio; Mercorio Fabio; Mezzanzanica Mario; Mezzanzanica Mario

文献

J-GLOBAL ID：202202264248944747 整理番号：22A1090857

WETA:単語埋込みによる自動分類学アラインメント【JST・京大機械翻訳】

WETA: Automatic taxonomy alignment via word embeddings

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資料名：
巻： 138 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： A0575B ISSN： 0166-3615 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)

語彙分類学は,いくつかのドメインとアプリケーションにおける情報検索と交換を促進するために広く使用されている。多重分類があるとき,それらの間の不均一性は,効率的協力プロセスのための深刻な問題である。本論文では,単語埋め込みによる自動分類アラインメントのための領域独立知識不足のWETAを提案した。WETAは,コサイン類似性と分類タスクのスコアに基づく階層的方法のスコアを併合するスコアリング関数を用いて,目的分類学の1つまたは多くの概念に起源分類の全ての葉項を関連付ける。WETAは,EU諸国の国家分類群を,ヨーロッパのスキル,競争,質問,および,AIアルゴリズムを用いたOccupation分類学(ESCO)の橋渡しを目的とするEU Grantの文脈で開発した。イタリアの職業分類CPとESCOを橋渡しするためのEUプロジェクト活動の中で検証された結果は,国家労働分類学の自動アラインメントを支援するWETAの有用性を確認した。WETAは,トップ-5占有と0.72のwMRRを推薦する上で,0.8の精度に達する。WETAは,スクラッチからマッピングを構築するのに必要な人間の努力を低減する:それはドメインエキスパートが検証タスクに集中し,複数の判断によりインコヒーレンスを減少させる。また,この方法は,政策決定者に再現可能で,透明である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

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マーケティング , オペレーションズリサーチ一般 , CAD,CAM , 生産工学一般

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