特定構文を用いた用語間の意味関係の抽出
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
SS-SANS method is to extract semantic relationships with automatic. This work is to apply SS-SANS extract in a associative relationships in the test collection which includes thesis data(300 thousands of japanese abstracts). The process uses templates between two terms for extraction and it extracted automaticaly 150 thousands of relationships. These relationships find out distinction between front term and end term. Front terms are called OBJ terms and end terms are called SBJ terms. Analyse of terms for OBJ terms or SBJ terms and their distributions. In conclusion, distinctions to use terms for OBJ terms or SBJ terms are explained.
- 情報知識学会の論文
- 2001-05-19
著者
関連論文
- 特許文献からの因果関係抽出とそれを用いた類推による仮説生成の研究(機械学習・データマイニング,人工知能分野における博士論文)
- 構造化された知識を基にした情報検索システム
- 特定構文を用いた用語間の意味関係の抽出
- 特許文献における因果関係を用いた類推による仮説の生成と検証 : ライフサイエンス分野を対象として
- 特許文献における因果関係の抽出と統合 : 概要とその後の展開(「材料データ」)
- 意味関係を有する大規模知識ベースに対する仮想3次元表示方法の研究(2004年度神奈川大学総合理学研究所助成共同研究)
- グラフ構造に基づく同値関係自動抽出手法の改善
- 特許文献における因果関係の抽出と統合
- D-024 特許文献における医学分野の因果関係抽出(D.データベース)
- 特許文献からの医学用語階層関係の抽出
- 特許文献を用いた因果関係に基づく知識構造化の試み(オントロジ・抽出(1))(セマンティックウェブと自然言語処理その他一般)
- 特許文献を用いた因果関係に基づく知識構造化の試み
- 階層関係自動抽出法の改善に関する検討
- 特許文献における因果関係の抽出
- D-38 意味関係に基づく概念構造生成に関する検討 : 階層関係自動抽出法の改善(辞書・シソーラス,D.データベース)
- 概念構造生成のための階層関係自動抽出法に関する検討(情報・知識)
- SS-KWEIC法を用いた用語間の階層関係自動抽出に関する検討
- 意味関係抽出による概念の構造化
- 例外処理を考慮した用語間の階層・関連関係の抽出
- 2P-9 情報の構造化 : 学習・思考機能の実現に向けて
- O. 新型計算機の設計と評価
- 用語の類似性に基づく類推--薬学情報を例として (2005年情報学シンポジウム講演論文集--社会システムを支える情報学) -- (ポスターセッション)
- 特許文献およびそれから抽出した因果関係を用いた類推--思考支援システムを目指して (人工知能基礎論研究会(第53回)特集「シナリオ創発の科学へ向けて」および一般演題) -- (セッション(1)知識発見と学習)
- 学術論文における用語間の意味関係抽出の一手法とその実験 (情報処理学会 情報学基礎研究会(FI) 第69回 発表論文)
- 学術論文における用語間の意味関係抽出の一手法とその実験
- 生物学知識データの構築
- 5J-5 経験に基づく類推木を用いたオセロのパターン認識学習の理論及び実証