人名辞典からの知識抽出

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2022-02-15
• タイトル: 人名辞典からの知識抽出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Knowledge Extraction from a Biographical Dictionary
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:人文科学とコンピュータ] 固有表現認識，知識抽出
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00216235
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 京都大学工学部地球工学科
• 著者所属: 京都大学学術情報メディアセンター
• 著者所属: 国立歴史民俗博物館
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Undergraduate School of Civil, Environmental and Resources Engineering, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Academic Center of Computing and Media Studies, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Museum of Japanese History
• 著者名: 白井, 圭佑; 松崎, 真里; 森, 信介; 後藤, 真
• 著者名(英): Keisuke, Shirai; Masato, Matsuzaki; Shinsuke, Mori; Makoto, Goto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 人名辞典等人文学に関わる辞書類からの知識抽出は，それらを用いて人文学研究のための基盤を構築することが可能になるという点で意義がある．一方で，人手による抽出作業は場合によっては高コストになりうる．そこで，本研究では機械学習手法を用いた自動抽出器の構築を試みる．実験結果から，固有表現認識器を用いた芳賀日本人名辞典からの知識抽出では，全体的に高い抽出精度が実現可能であることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Extracting knowledge from dictionaries like biographical ones is beneficial as they enable us to build a foundation for digital humanities research. However, knowledge extraction from dictionaries by human effort can be costly on large-scale dictionaries. To alleviate this, we developed a method for automatic knowledge extraction and tested it on a biographical dictionary. From experimental results, we found that a named entity recognizer can achieve high accuracy on a Japanese biographical dictionary.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 63, 号 2, p. 293-301, 発行日 2022-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764