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| 業界 | ソフトウェア |
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| 本部 | バージニア州フォールズチャーチ  |
| 製品 | NetOwl 抽出ツール、NetOwl 名前マッチャー、NetOwl エンティティマッチャー、NetOwl テキストマイナー |
| Webサイト | https://www.netowl.com/ |
NetOwl は、レポート、Web、ソーシャル メディアなどのテキスト データ形式のビッグ データと、人、組織、場所、物に関する構造化エンティティ データ を分析する多言語テキストおよび ID 分析製品のスイートです。
NetOwlは、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、計算言語学などの人工知能（AI）ベースのアプローチを利用して、エンティティ、関係性、イベントを抽出し、感情分析を実行し、テキスト内の地理的参照に緯度/経度を割り当て、外国語で書かれた名前を翻訳し、名前のマッチングとID解決を実行します。[1] [2] [3] NetOwlの用途には、セマンティック検索と検出、[4]地理空間分析、[5]インテリジェンス分析、[6]コンテンツエンリッチメント、[7]コンプライアンス監視、[8]サイバー脅威監視、[9]リスク管理、[10]バイオインフォマティクス[11]などがあります。
歴史
NetOwlの最初の製品はNetOwl Extractorで、1996年にリリースされました。[12] それ以来、Extractorは関係性やイベントの抽出、分類、名前の翻訳、ジオタグ、感情分析、他言語でのエンティティ抽出など、多くの新機能を追加してきました。その後、NetOwlスイートにはTextMiner、NameMatcher、EntityMatcherといった製品が追加されました。
NetOwlは、サードパーティ主催のテキストおよびエンティティ分析ソフトウェアのベンチマークイベントに複数参加しています。NetOwl Extractorは、DARPA主催のメッセージ理解会議MUC-6において、固有表現抽出システムとして最高得点を獲得し、MUC-7ではリンクおよびイベント抽出システムとして最高得点を獲得しました。[13] [14]また、 NIST主催の自動コンテンツ抽出（ACE）評価タスクにおいても、複数のタスクで最高得点を獲得しました。 [15] NetOwl NameMatcherは、MITRE Challenge for Multicultural Person Name Matchingにおいて最高得点を獲得しました。[1]
製品
NetOwl スイートには、次のようなテキストおよびエンティティ分析製品が含まれています。
テキスト分析
NetOwl Extractorは、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、計算言語学を用いて、非構造化テキストからエンティティ抽出を実行します。また、テキストのジオタグの付与だけでなく、意味関係やイベントの抽出も実行します。 [3] [5 ]従来のソース（ニュース、レポート、ウェブページ、メールなど）とソーシャルメディア（Twitter、Facebook、チャット、ブログなど）の両方を含む、さまざまなデータソースに使用されます。[8] Apache HadoopやLexisNexisの高性能コンピュータクラスター（HPCC ）テクノロジーなど、さまざまなビッグデータ分析プラットフォームで実行されます。[7] Esri ArcGISやGoogle Earth / Mapsなどの多くのサードパーティ分析ツールと統合されています。[5]
アイデンティティ分析
NetOwl NameMatcherとEntityMatcherは、機械学習（ML）と計算言語学のアプローチを用いて、大規模な多文化・多言語エンティティデータベースの名前照合とID解決を実行します。[1] [2]これらは、マネーロンダリング対策（AML）、監視リスト、規制遵守、詐欺検出 などのアプリケーションに使用されます。
参照
参考文献
- ^ abc 「SRAインターナショナル」ワシントン・ポスト。2013年7月2日閲覧。
- ^ ab Zelenko, Dmitry, Chinatsu Aone. 「翻字のための識別的手法」自然言語処理の経験的応用に関する2006年会議論文集 (2006). 2013年5月20日閲覧。
- ^ ab Maybury, Mark (2012). Multimedia Information Extraction, Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., p. 18. 2013年7月2日閲覧。
- ^ ジャクソン、ピーター、ムーリニエ、イザベル (2002). 『オンラインアプリケーションのための自然言語処理：テキスト検索、抽出、分類』フィラデルフィア：ジョン・ベンジャミンズBV、p. 117、ISBN 90-272-4989-X. 2013年7月2日閲覧。
- ^ abc スミス、スーザン. 「GEOINT 2007シンポジウムの記録」GISCafe (2007年10月29日). 2013年7月2日閲覧。
- ^ Indurkhya, Nitin et al. (2005). テキストマイニング：非構造化情報の分析のための予測的手法、ニューヨーク：Springer、p. 154-155、 ISBN 0-387-95433-3. 2013年7月2日閲覧。
- ^ ab Guess, Angela (2012年1月19日). 「LexisNexis、Lexis Advanceの新バージョンをリリース」. [ permanent dead link ] semanticweb.com. 2013年7月28日閲覧。
- ^ ab 青根千夏他「Assentor®：NLPベースの電子メール監視ソリューション」第17回人工知能全国会議および第12回人工知能革新的応用会議（2000年）議事録、945-540ページ。2013年5月20日閲覧。
- ^ 「SRAのダスティ・ローズ氏とジム・マクレーブ氏：企業のサイバーセキュリティを強化する方法」ExecutiveBiz (2009年7月2日). 2013年8月6日閲覧。
- ^ 「ナスダックの動向」CNN Money (1997年9月17日). 2013年7月2日閲覧。
- ^ Zaremba, Sam, et al. “自然言語処理によるPubMed抄録のテキストマイニングによる、細菌性腸管病原体の分子メカニズムに関する公開知識ベースの構築.” BMC Bioinformatics, 10:177 (2009-06-10). 2013年5月20日閲覧。
- ^ Hudgins-Bonafield, Christine. 「ネット上の知識フィルタリングがさらにシンプルに。」Wayback Machineに2003年3月30日アーカイブ。NetWork Computing (1996年5月31日). 2013年9月3日閲覧。
- ^ Sundheim, Beth M. 「MUC-6評価結果の概要」Wayback Machineに2006年12月12日アーカイブ。第6回メッセージ理解会議議事録（1995年）、13-31ページ。2013年5月20日閲覧。
- ^ 青根千夏他「SRA：MUC-7で使用されるIE2システムの説明」Wayback Machineに2006年12月9日にアーカイブ。第7回メッセージ理解会議（1998年）の議事録に掲載。2013年5月20日閲覧。
- ^ ACE 2005（ACE'05）評価計画。2013年5月20日閲覧。
外部リンク
- NetOwlのウェブサイト
