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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

BERTによる参考文献書誌情報抽出精度の向上

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215067
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215067
e47c27ca-f0de-4c59-85f6-5255c358b1f9
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-1S-06.pdf IPSJ-Z83-1S-06.pdf (495.7 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 BERTによる参考文献書誌情報抽出精度の向上
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
岡山大
著者所属
NII
著者所属
NII
著者所属
岡山大
著者所属
岡山大
著者名 荒川, 瞭平

× 荒川, 瞭平

荒川, 瞭平

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金澤, 輝一

× 金澤, 輝一

金澤, 輝一

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高須, 淳宏

× 高須, 淳宏

高須, 淳宏

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上野, 史

× 上野, 史

上野, 史

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太田, 学

× 太田, 学

太田, 学

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 膨大な文書が格納されている電子図書館の運用には、書誌情報データベースの整備が必須である.特に学術論文の参考文献欄には著者名やタイトルなどの有用な書誌情報が集約されているため,参考文献文字列から書誌情報を自動抽出する研究が行われている。浪越らは,参考文献書誌情報抽出において,Bi-directional LSTM-CNN-CRFを利用し,参考文献文字列からトークンとその書誌要素を同時に推定した.本稿では,自然言語処理のあらゆるタスクでSOTAを達成している言語モデル,BERTを用いて,書誌情報抽出精度を向上させる方法を提案し,実験により評価する.
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. 537-538, 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 16:20:12.191224
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