テキストグラフ

自然言語処理（NLP）において、テキストグラフとは、テキスト項目（文書、文章、または文）のグラフ表現です。テキストグラフは通常、テキスト凝縮[1]、用語の曖昧性解消[2]、 （トピックベースの）テキスト要約[3]、関係抽出[ 4]、テキスト含意[ 5]といったNLPタスクをサポートするための前処理ステップとして作成されます。

表現

テキストグラフのノードとエッジが表す意味は多岐にわたります。例えば、ノードはトークン化された単語、ドメイン固有の用語、あるいはテキスト内で言及されているエンティティに単純に接続することができます。一方、エッジはこれらのテキストベースのトークン間、あるいは知識ベースにリンクすることもできます。

TextGraphsワークショップシリーズ

TextGraphsワークショップシリーズ[6]は、自然言語処理（NLP）とグラフ理論の分野間の相乗効果を促進することを目的とした定期的な学術ワークショップシリーズです。この2つの融合は、グラフ理論の枠組みが、単一文書の品詞タグ付け、語義の曖昧性解消、意味役割のラベル付けに重点を置いたNLPアプリケーションに効率的で洗練されたソリューションを提供することから小規模に始まりましたが、オントロジー学習や大規模テキストコレクションからの 情報抽出へと徐々に規模を拡大していきました。

第 11 回ワークショップ (TextGraphs-11) は、カナダのブリティッシュコロンビア州バンクーバーで開催される計算言語学協会の年次会議( ACL 2017 )と同時に開催されます。

関心分野

  • 深層学習手法の推論と解釈を提供するグラフベースの方法
    • ニューラルネットワークによる深層処理の推論と解釈のためのグラフベースの手法
    • グラフベースの手法をニューラルネットワーク全般に適用した場合の能力と限界の探究
    • ニューラル ネットワークのどの側面がグラフベースの方法の影響を受けないかを調査します。
  • 情報検索、情報抽出、テキストマイニングのためのグラフベースの手法
    • グラフベースの語義曖昧性解消法
    • オントロジー学習のためのグラフベース表現
    • 意味関係識別のためのグラフベースの戦略
    • グラフにおける意味的距離の符号化
    • テキストの要約、簡素化、言い換えのためのグラフベースの技術
    • ドキュメントナビゲーションと視覚化のためのグラフベースの技術
    • グラフを使った再ランキング
    • ラベル伝播アルゴリズムの応用など
  • NLPアプリケーションのための新しいグラフベースの手法
    • グラフにおけるランダムウォーク法
    • スペクトルグラフクラスタリング
    • 半教師ありグラフベース手法
    • 統計ネットワークの手法と分析
    • スモールワールドグラフ
    • 動的グラフ表現
    • グラフの位相的および前位相的解析
    • グラフカーネルなど
  • ソーシャルネットワーク上のアプリケーションのためのグラフベースの手法
    • 噂の拡散
    • 電子評判
    • 複数のIDの検出
    • 言語ダイナミクス研究
    • 監視システム等
  • NLPとセマンティックWebのためのグラフベースの手法
    • 知識グラフの表現学習法（知識グラフ埋め込み）
    • グラフベースの手法を用いてテキストデータからオントロジーを構築する
    • グラフを使用してオントロジーの知識をNLPアプリケーションに導入する
    • NLP 技術を使用してオントロジーをグラフベースの方法と統合します。

参照

参考文献

  1. ^ Reimer, Ulrich; Hahn, Udo (1988). 「知識ベースの抽象化としてのテキスト凝縮」(PDF) .第4回人工知能応用会議.
  2. ^ Massé, A. Blondin; Chicoisne, Guillaume; Gargouri, Yassine; Harnad, Stevan; Picard, Olivier; Marcotte, Odile (2008). 「辞書の定義における意味の根拠はどのようになっているのか？」(PDF) . TextGraphs-3ワークショップ議事録.
  3. ^ Melli, Gabor; Shi, Zhongmin; Wang, Yang; Liu, Yudong; Sarkar, Anoop; Popowich, Fred (2006). 「DUC-2006要約タスクのためのSFU質問応答要約ハンドラSQUASHの説明」(PDF) . Document Understanding Conference (DUC 2006) の議事録.
  4. ^ Melli, Gabor (2010). 教師ありオントロジーによる文書の相互リンク(PDF) (Ph.D.). サイモンフレーザー大学.
  5. ^ MacCartney, Bill; Renager, Trond G; de Marneffe, Marie-Catherine; Cer, Daniel; D. Manning, Christopher (2006). 「有効なテキスト含意の特徴を認識する学習」(PDF) .人間言語技術会議および計算言語学会北米支部会議.
  6. ^ "テキストグラフ" . 2017 年3 月 6 日に取得。
  • Gabor Melli のテキスト グラフに関するページ。意味処理の観点から見たテキスト グラフの説明。
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