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講演抄録/キーワード
講演名 2020-12-20 13:30
Wikidataの知識を利用した固有表現抽出の詳細化に関する調査
天野 耀奥村雄輝竹内和広阪電通大TL2020-13
抄録 (和) 固有表現抽出は自然言語処理の重要な基盤技術の一つである。本稿は固有表現抽出をより詳細化した種類の固有表現に拡張していくことを目的に、既存の知識を利用していくための予備調査を行う。
既存の知識して想定するのは、人間と機械の両方が読み取りおよび編集できる無料のオープンナレッジベースとして蓄積が進んでいるWikidataを考える。
Wikidataの知識は、3項関係で記述され、それぞれの項は、多言語で存在するWikipedia記事から独立したIDで管理される。
このようなWikidataの知識を材料に、イベントに関わる固有表現に関して詳細化された拡張固有表現のカテゴリ分類例に基づいて、Wikidata知識記述の拡張固有表現抽出に対する利用可能性について検討した。 
(英) Named entity recognition is one of the fundamental technologies of natural language processing.
This article reports a preliminary survey to employ existing knowledge in Wikidata, a free and open knowledge base, to extract extended named entities.
キーワード (和) 固有表現抽出 / 知識ベース / Linked Open Data / / / / /  
(英) Named Entity Recognition / Knowledge base / Linked Open Data / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 304, TL2020-13, pp. 7-10, 2020年12月.
資料番号 TL2020-13 
発行日 2020-12-13 (TL) 
ISSN 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 TL2020-13

研究会情報
研究会 TL  
開催期間 2020-12-20 - 2020-12-20 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) テーマ: (1) 人間の心的特性に寄り添った学習環境のデザイン, (2) 言語表現と心的内面の関係, (3) 思考と言語一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 TL 
会議コード 2020-12-TL 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Wikidataの知識を利用した固有表現抽出の詳細化に関する調査 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Preliminary research on Wikidata knowledge to recognize extended named entities 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 固有表現抽出 / Named Entity Recognition  
キーワード(2)(和/英) 知識ベース / Knowledge base  
キーワード(3)(和/英) Linked Open Data / Linked Open Data  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 天野 耀 / Yo Amano / アマノ ヨウ
第1著者 所属(和/英) 大阪電気通信大学 (略称: 阪電通大)
Osaka Electro-Communication University (略称: OECU)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 奥村 雄輝 / Yuki Okumura / オクムラ ユウキ
第2著者 所属(和/英) 大阪電気通信大学 (略称: 阪電通大)
Osaka Electro-Communication University (略称: OECU)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹内 和広 / Kazuhiro Takeuchi / タケウチ カズヒロ
第3著者 所属(和/英) 大阪電気通信大学 (略称: 阪電通大)
Osaka Electro-Communication University (略称: OECU)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-12-20 13:30:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 TL 
資料番号 TL2020-13 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.304 
ページ範囲 pp.7-10 
ページ数
発行日 2020-12-13 (TL) 


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