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不具合事例文からの製品・部品を示す語の抽出: 語の実体性による分類

机译:从缺陷案例中提取表示产品/部件的单词:按单词实质分类

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摘要

製品開発における不具合情報の活用のためには開発中の工業製品に関連する情報を抽出して提示す る必要があるが,工業製品に関する不具合事例文等から製品やその部品に関する情報を抽出する情報抽出技術の研究はこれまで行われてこなかった.不具合情報の活用のために必要な技術として,本研究では,ある語が製品や部品を示す程度である実体性の判別に基づき,不具合事例文から製品やその部品を示す語を抽出する手法を提案する.実体性の有無の判別を行う2債分類を実施するため,実体性判別の対象となる語自身の特徴,統語的パターンの特徴並びにシソーラスを利用する.また,判別性能を向上する方法として,判別の対象となる語と同一の語で別の位置に出現するものに対する判別結果に基づく多数決による判別を行う.svMを利用した2債分類器により提案した手法の有効性を検証する実験を行ったところ,辞書項目との照合による判別手法と比べ,提案する手法の方が性能が高かった.また,多数決による判別によりSVMのみによる判別よりも判別性能が向上した.
机译:为了在产品开发中利用缺陷信息,有必要提取并呈现与正在开发的工业产品有关的信息,但是从与工业产品有关的缺陷的实例中提取与产品或其部件有关的信息的信息。到目前为止,尚未进行提取技术的研究。作为利用缺陷信息的必要技术,在本研究中,一种方法是基于确定词表示产品或零件的实质性,从缺陷案例句子中提取表示产品或其零件的词的方法。建议。为了进行确定是否存在实质的双键分类,使用了作为实质确定对象的单词本身的特征,句法模式和词库的特征。另外,作为提高判别性能的方法,进行基于与判别对象相同的单词并出现在其他位置的判别结果的多数判别。通过使用svM的2​​键分类器进行实验验证了该方法的有效性,该方法优于基于字典项匹配的判别方法。另外,通过多数决定的歧视比仅通过SVM的歧视提高了歧视性能。

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