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J-GLOBAL ID：201702257648425934   整理番号：17A0415403

グラフに基づく短テキストエンティティリンキング:データ統合の展望【Powered by NICT】

Graph-based short text Entity Linking: A data integration perspective

著者 (4件)： Ma Bo (Xinjiang Technical Institute of Physics and Chemistry, Chinese Academy of Sciences, Urumqi, China) ,  Yang Yating (Xinjiang Technical Institute of Physics and Chemistry, Chinese Academy of Sciences, Urumqi, China) ,  Zhou Xi (Xinjiang Technical Institute of Physics and Chemistry, Chinese Academy of Sciences, China) ,  Wang Lei (Xinjiang Technical Institute of Physics and Chemistry, Chinese Academy of Sciences, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IALP  ページ： 193-197  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： 伝統的エンティティリンキングは知識ベースにおけるそれらの対照体を用いたWebテキストで言及した名リンクのタスクであり,範囲インターネットサービスにおいて重要な役割を果たし,オンライン推薦システムとWeb検索エンジンである。しかしながら,我々のデータ統合フレームワークにおける,エンティティリンクは,性能ボトルネックとなっている。理由は,データ統合システムのデータ記録はほとんど関連した短くて雑音,非公式テキストであると,しばしば曖昧な意味を持つ語句を含むことである。データ統合のためのエンティティリンク問題を扱う厳密にするために,新しいグラフベース短いテキストエンティティ結合フレームワークを提案した。テキスト記述およびインスタンスデータの両方を考慮したハイブリッド候補エンティティ選択アプローチを導入し,次に短いテキストエンティティの曖昧性解消のためのコンテキスト,話題と意味論的相関を組み合わせたグラフベースの意味論的類似性計量を提案した。実験結果は,提案した方法の良好な精度と再現性を示した。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： 知識ベース ,  類似性 ,  再現性 ,  *データ融合 ,  曖昧さ ,  意味論
準シソーラス用語： 曖昧さ解消 ,  *エンティティ ,  フレーズ ,  *テキスト ,  データアーカイブ ,  推奨システム ,  オンライン ,  インターネットサービス ,  Web文書 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： グラフ ,  エンティティリンキング ,  データ統合 ,  展望