講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-09-09 10:25
Hidden-Unit CRFによる事前学習を用いた社内文書の固有表現抽出 ○鈴木星児・大熊智子・谷口元樹(富士ゼロックス) NLC2016-22 |
抄録 |
(和) |
(事前公開アブストラクト) 固有表現抽出はstate of the artで既に高い精度が報告されている。しかし、実際に企業内の文書に適用する際には、対象とするテキストに対して企業独自の体系のアノテーションを行う作業が必要になり、高い精度を得るためには大量のコーパスを作成する多大なコストが発生する。本研究は、独自に作成したコーパスを学習したときの抽出精度を毎日新聞の固有表現コーパスを用いた事前学習によって向上させることを目指す。 |
(英) |
(Advance abstract in Japanese is available) |
キーワード |
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文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 213, NLC2016-22, pp. 57-62, 2016年9月. |
資料番号 |
NLC2016-22 |
発行日 |
2016-09-01 (NLC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NLC2016-22 |
研究会情報 |
研究会 |
NLC |
開催期間 |
2016-09-08 - 2016-09-09 |
開催地(和) |
コンベンションルーム AP渋谷道玄坂 |
開催地(英) |
Convention Room AP Shibuya-Dogenzaka (Tokyo) |
テーマ(和) |
第9回 テキストマイニング・シンポジウム |
テーマ(英) |
The Ninth Text Mining Symposium |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
NLC |
会議コード |
2016-09-NLC |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
Hidden-Unit CRFによる事前学習を用いた社内文書の固有表現抽出 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Named entity recognition for office documents with Pre-trained Hidden-Unit CRF |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
鈴木 星児 / Seiji Suzuki / スズキ セイジ |
第1著者 所属(和/英) |
富士ゼロックス株式会社 (略称: 富士ゼロックス)
Fuji Xerox Co., Ltd. (略称: Fuji Xerox) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
大熊 智子 / Tomoko Ohkuma / オオクマ トモコ |
第2著者 所属(和/英) |
富士ゼロックス株式会社 (略称: 富士ゼロックス)
Fuji Xerox Co., Ltd. (略称: Fuji Xerox) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
谷口 元樹 / Motoki Taniguchi / タニグチ モトキ |
第3著者 所属(和/英) |
富士ゼロックス株式会社 (略称: 富士ゼロックス)
Fuji Xerox Co., Ltd. (略称: Fuji Xerox) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2016-09-09 10:25:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
NLC |
資料番号 |
NLC2016-22 |
巻番号(vol) |
vol.116 |
号番号(no) |
no.213 |
ページ範囲 |
pp.57-62 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2016-09-01 (NLC) |