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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2021
  4. 2021-CVIM-226

地理的知識グラフを取り込んだニューラル文書ジオロケーションモデル

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211150
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211150
0fdd1a89-3a6e-46bb-a329-8a8d6aac4030
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM21226003.pdf IPSJ-CVIM21226003.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-05-13
タイトル
タイトル 地理的知識グラフを取り込んだニューラル文書ジオロケーションモデル
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 自然言語処理
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
筑波大学大学院システム情報工学研究群情報理工学位プログラム
著者所属
筑波大学大学院システム情報工学研究群情報理工学位プログラム
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Technology Degree Pro-grams in Systems and Information Engineering Master’s Program, University of Tsukuba
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Technology Degree Pro-grams in Systems and Information Engineering Master’s Program, University of Tsukuba
著者名 平川, 冬尉

× 平川, 冬尉

平川, 冬尉

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乾, 孝司

× 乾, 孝司

乾, 孝司

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,文書ジオロケーション課題において,地理的な関係性を構造化した地理的知識グラフを取り込んだ深層学習モデルを提案する.提案手法では,まず,国内の住所および住所属性をもつ施設名のリストから地理的知識グラフを構築し,このグラフに対して TransE 法 [1] および TransE-GDR 法 [2] を適用することで地理的知識グラフの埋め込み表現を獲得する.そして,アテンション機構を用いることによって,地理的知識グラフの情報を文書中の各トークンの埋め込み表現と統合する.評価実験の結果,地理的知識グラフを取り込んだ提案手法は,従来手法に比べて高い推定精度を達成することを確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2021-CVIM-226, 号 3, p. 1-10, 発行日 2021-05-13
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
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 17:53:36.441828
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