文献

J-GLOBAL ID：201602212878813101   整理番号：16A0678265

改良された遠隔教師つきと単語埋め込み特徴を用いた社会的関係の抽出【Powered by NICT】

Social relation extraction with improved distant supervised and word embedding features

著者 (4件)： Liu Jinwen (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, 230022, China) ,  Rui Weikang (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, 230022, China) ,  Zhang Liping (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, 230022, China) ,  Jia Yawei (School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei, 230022, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICBDA  ページ： 1-5  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  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： インターネットの急速な発展に伴い,インターネットから対人関係を抽出するための情報抽出に重要な研究課題となっている。しかし,電流関係抽出研究は主に英語の処理に焦点を当て,中国に焦点を当てた研究は少なかった。同時に,電流対人関係抽出手法における二つの主要な問題がある:1)手動ラベル努力なしに大量の高品質訓練データを得ることは困難である2)中国から対人関係抽出の性能は不満足なものである。最初の問題を解決するために,中国語に適用し,高品質訓練データの大規模を自動的にできる改善された遠隔監視法を提案した。第二の問題を解決するために,著者らは単語埋込みに基づく三の特徴を抽出し,基本的な特徴とそれらの結合を行った。実験では,改良された遠隔監視法は,訓練データの品質を有意に改善した。単語埋込み特徴は基本的特徴よりも平均F1スコアを4%改善した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 人間関係 ,  英語 ,  中国語 ,  情報抽出 ,  中華人民共和国 ,  インターネット ,  遠隔監視 ,  高速度 ,  品質 ,  *単語
準シソーラス用語： スコア ,  訓練データ ,  高品質 ,  関係抽出 ,  *社会的関係 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 教師 ,  単語 ,  埋め込み ,  社会的関係