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  1. 研究報告
  2. 情報基礎とアクセス技術(IFAT)
  3. 2019
  4. 2019-IFAT-136

構文木情報と専門用語辞書を用いた医学論文からの未知用語の発見

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/199032
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/199032
867f806d-683c-4e8e-8c0a-f0ad7416bf70
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-IFAT19136008.pdf IPSJ-IFAT19136008.pdf (633.4 kB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2019-09-03
タイトル
タイトル 構文木情報と専門用語辞書を用いた医学論文からの未知用語の発見
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 データ分析
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
兵庫県立大学
著者所属
兵庫県立大学
著者所属
京都大学
著者所属
兵庫県立大学
著者所属
兵庫県立大学
著者所属
兵庫県立大学
著者名 吉田, 恭輔

× 吉田, 恭輔

吉田, 恭輔

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湯本, 高行

× 湯本, 高行

湯本, 高行

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金子, 周司

× 金子, 周司

金子, 周司

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礒川, 悌次郎

× 礒川, 悌次郎

礒川, 悌次郎

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松井, 伸之

× 松井, 伸之

松井, 伸之

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上浦, 尚武

× 上浦, 尚武

上浦, 尚武

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,医療や生命科学分野の急激な進歩により,毎年大量の論文が出版され,それに伴って新たな病名や専門用語が生み出されている.専門用語は,その分野における概念を端的に表しており,その自動抽出は新たに生まれた概念を理解するための重要な役割を持つと考えられる.そこで本研究では,機械学習を用いた系列ラベリングによる専門用語抽出の手法を提案する.未知専門用語にも対応した抽出を行うことを目的として,文章中における単語間の関係を表す構文木情報と専門用語辞書を素性として用いる.これらの素性によって学習することで,専門用語の言語的特徴と頻出の表現を考慮したラベリングを行い,専門用語を抽出する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10114171
書誌情報 研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)

巻 2019-IFAT-136, 号 8, p. 1-6, 発行日 2019-09-03
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8884
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
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Ver.1 2025-01-19 21:49:05.713075
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