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J-GLOBAL ID：201702247774095902   整理番号：17A0757943

Wikipedia記事ベクターを用いた細粒度名前付きエンティティ分類【Powered by NICT】

Fine-Grained Named Entity Classification with Wikipedia Article Vectors

著者 (5件)： Suzuki Masatoshi ,  Matsuda Koji ,  Sekine Satoshi ,  Okazaki Naoaki ,  Inui Kentaro
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： WI  ページ： 483-486  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： 本論文では,Wikipedia記事への細粒度名前付きエンティティ(NE)型の複数ラベルを割当てるタスクを検討した。入力特徴空間,特に細粒型分類における顕著なのスパース性に対処するために,著者らはスキップグラムモデルを用いたWikipediaのハイパーテキスト構造から論文ベクトル(すなわち実体埋め込み)を学習し,入力特徴集合の中にそれらを組み込むことを提案した。大規模実用実験を行うために,手動で標識された22,000以上の例を含む新しいデータセットを作成した。我々の実験結果は,著者らのアイデアは,分類結果の統計学的に有意な改善を得られたことを示した。Copyright 2017 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： 統計学 ,  *ハイパーテキスト
準シソーラス用語： スパース性 ,  特徴空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： Wikipedia ,  記事 ,  ベクター ,  細粒度 ,  名前 ,  エンティティ ,  分類