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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

ドメイン文書による知識グラフ埋め込みを利用したオントロジ―の関係抽出手法の提案

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214835
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214835
01885a7d-b96e-4b31-8e3b-16eebd1f8744
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-7C-04.pdf IPSJ-Z83-7C-04.pdf (229.7 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル ドメイン文書による知識グラフ埋め込みを利用したオントロジ―の関係抽出手法の提案
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
NTTデータ
著者所属
NTTデータ
著者所属
NTTデータ
著者所属
NTTデータ
著者名 丸古, 凌介

× 丸古, 凌介

丸古, 凌介

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大木, 環美

× 大木, 環美

大木, 環美

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駒井, 雅之

× 駒井, 雅之

駒井, 雅之

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野村, 雄司

× 野村, 雄司

野村, 雄司

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ドメインオントロジーの手動構築には、膨大な時間とドメインの専門的な知識を要する。構築を効率化する方法として、オントロジーの半自動構築技術の開発を進めている。要素技術において、オントロジーとインスタンスをベクトル空間に埋め込み、ドメイン文書から概念間の情報欠落を補完しながらオントロジーの関係を抽出する手法を採用している。本手法の課題としてドメイン文書を構造化した際に少数の関係で多数のエンティティが結合され、その他の重要な関係を抽出できないことが挙げられる。本稿では多数のエンティティに結合する関係をグラフ理論に基づいて除去し、またドメイン文書における用語の重みを考慮した抽出手法を提案する。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 57-58, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:26:42.818091
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