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アイテム
意味的連想検索におけるメタデータ表現のためのベクトル自動生成方式
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/19177
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/19177c530a6be-89b5-4814-a894-7638df5246f0
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DBS04134058.pdf (183.1 kB)
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Copyright (c) 2004 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2004-07-14 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 意味的連想検索におけるメタデータ表現のためのベクトル自動生成方式 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | An automatic vectors creation method for metadata expression of semantic associative search | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 慶應義塾大学政策・メディア研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 慶應義塾大学環境情報学部 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Keio University, Graduate School of Media and Governance | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Keio University, Faculty of Environmental Information | ||||||||
| 著者名 |
高松, 耕太
× 高松, 耕太
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| 著者名(英) |
Kota, Takamatsu
× Kota, Takamatsu
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では，意味的連想検索におけるメタデータ表現のためのベクトルを特徴語の定まった辞書より自動生成し，メタデータの種類を飛躍的に拡大する方式を示す．本方式では，次のステップにより，対象とする辞書からベクトル群を自動生成する．辞書より基本データと説明語群を抽出し，説明語群に表記の揺れを取り除くフィルタ群を適用する．辞書によって定められた特徴語群と説明語群から一致するものを基本データの定義とする．どの特徴語にも一致しなかった説明語に対しては，特徴語に変換するフィルタを適用し，基本データの定義とする．これにより，特徴語の定められた辞書からベクトル群を自動生成することが可能になる．本稿では本方式を意味的連想検索に適用し，本方式の実現可能性を示す。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In this paper, we propose an automatic creation method for metadata vectors according to feature words specified in the authorized dictionary, such as the Longmann english dictionary. By our method, we can obtain a large number of metadata vectors. Our method realizes automatic creation for metadata vectors as the following five steps: 1) extracting feature words from the target dictionary, 2) applying noize redunction filters that normalize variants of expression, 3) creating word definitions according to feature words and explaining words, 4) converting explain words, which have no corresponding feature words, by applying special filters. We clarify effectiveness of our method by applying our method into the semantic associative search method. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10112482 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告データベースシステム（DBS） 巻 2004, 号 72(2004-DBS-134), p. 423-429, 発行日 2004-07-14 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
