講演名 2010-06-25
専門用語抽出を利用した文書からの意味関係抽出(「Webインテリジェンス」及び一般)
長野 伸一, 稲葉 真純, 川村 隆浩,
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抄録(和) 近年,汎用性の高いオントロジーの整備が進みつつあり,既存のオントロジーを再利用したり,拡張したりすることにより,目的のオントロジーを構築することが可能となってきている.一方,企業内では,汎用のオントロジーとは異なる用語体系が用いられることが多く,企業内文書を対象としたマイニングや文書処理を行うための用語体系の整備に係るコストが課題の一つなっている.本研究では,文書からのオントロジー獲得を目的とし,専門用語抽出技術を活用して,文書から意味関係を抽出する手法を提案し,評価実験を通して有用性について考察する.
抄録(英) Ontologies and fact data have been well-known as fundamental resources for knowledge management, and their development has been encouraged around the world. They are often provided in a machine-readable, reusable, and extensible from, and that makes it possible to develop an ontology for a certain purpose without building up from scratch. However, ontologies and fact data used for enterprise is often local, particular, and domain dependent. The paper proposes a new method that extracts semantic relations from enterprise documents in order to realize enterprise ontology learning. It shows a preliminary study to clarify problems in order to achieve its practical performance.
キーワード(和) オントロジー獲得 / 意味関係抽出 / 用語抽出
キーワード(英) Ontology learning / semantic relation extraction / term extraction
資料番号 AI2010-2
発行日

研究会情報
研究会 AI
開催期間 2010/6/18(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 専門用語抽出を利用した文書からの意味関係抽出(「Webインテリジェンス」及び一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Semantic Relation Extraction from Documents Using Technical Term Extraction
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) オントロジー獲得 / Ontology learning
キーワード(2)(和/英) 意味関係抽出 / semantic relation extraction
キーワード(3)(和/英) 用語抽出 / term extraction
第 1 著者 氏名(和/英) 長野 伸一 / Shinichi NAGANO
第 1 著者 所属(和/英) 株式会社東芝研究開発センター
Corporate R&D Center, Toshiba Corporation
第 2 著者 氏名(和/英) 稲葉 真純 / Masumi INABA
第 2 著者 所属(和/英) 東芝ソリューション株式会社プラットフォームソリューション事業部
Platform Solutions Division, Toshiba Solutions Corporation
第 3 著者 氏名(和/英) 川村 隆浩 / Takahiro KAWAMURA
第 3 著者 所属(和/英) 株式会社東芝研究開発センター
Corporate R&D Center, Toshiba Corporation
発表年月日 2010-06-25
資料番号 AI2010-2
巻番号(vol) vol.110
号番号(no) 105
ページ範囲 pp.-
ページ数 5
発行日