MEDLINE概要文の役割分類に対する信頼度の異なるデータからの学習の適用(情報抽出・検索)
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概要
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科学論文アブストラクトの各文は,大きく分けて,研究の背景,目的,実験手法,結果および結論に分類できる.このような文の構造的な役割の推定は,情報検索の際に,絞り込みの手がかりとして用いることが可能である.先行研究では,文内および文脈の情報を表す種々の素性を用いて文の役割分類を行った結果,高い精度を得ている.ただし,その際には十分な量の学習データを確保するために,実際に運用されるデータとは異なる学習データ収集方法が取られており,このことに起因して,運用データに対する精度が,(学習データと同じ分布のデータに対して適用した場合と比較して)低い数値に留まったことが報告されている.本論文では,この問題に対し事例の"データソース"に依存して,異なるコストを割り当てることによって解決を試みた.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2007-01-26
著者
-
松本 裕治
奈良先端科学技術大学院大学
-
新保 仁
奈良先端科学技術大学院大学
-
新保 仁
茨城大学工学部
-
原 一夫
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
アイゼンバーグ ナタリー
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
新保 仁
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
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