意味グラフに基づくテキスト類似性尺度の提案

• 田中 貴秋

  NTT コミュニケーション科学基礎研究所

• 永田 昌明

  NTT コミュニケーション科学基礎研究所

• 荒瀬 由紀

  大阪大学 大学院情報科学研究科

• 鬼塚 真

  大阪大学 大学院情報科学研究科

書誌事項

タイトル別名

• Semantic Graph-based Simple Semantic Textual Similarity Metrics

抄録

機械翻訳，自動要約，剽窃検出など自然言語処理の各タスクにおいて，テキスト内容の意味的類似性(Semantic Textual Similarity, STS)を測定する重要性が高まっている． 本稿では，意味グラフをアライメントすることを中心として，テキスト間の意味的類似性を測定する手法について提案する．

収録刊行物

• 人工知能学会全国大会論文集

  人工知能学会全国大会論文集 JSAI2018 (0), 3G102-3G102, 2018

  一般社団法人 人工知能学会

詳細情報

• CRID: 1390564238002404352
• NII論文ID: 130007424951
• DOI: 10.11517/pjsai.jsai2018.0_3g102
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可