『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=285658)

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種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
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学究種別 (推奨):
組織 (推奨):
著者 (必須): 1.吉田 稔 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
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学籍番号 (推奨):
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2.松本 和幸 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
役割 (任意):
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学籍番号 (推奨):
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3.肖 清梅
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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4. (英) Keranmu Xielifuguli (日) (読)
役割 (任意):
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学籍番号 (推奨):
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5.北 研二 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
役割 (任意): (英)   (日) 研究手法に対する助言   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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6. (英) Nakagawa Hiroshi (日) (読)
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学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Extracting Corpus-Specific Strings by Using Suffix Arrays Enhanced with Longest Common Prefix  (日) 接尾辞配列を用いたコーパス特有文字列の抽出   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) We propose a new term extraction algorithm that considers all of the substrings as term candidates.Our algorithm uses a suffix array as the data structure that emulates the suffix tree of the corpus.We use two scoring functions, one of which is used to detect good substring boundaries as linguistic chunksand the other is to find domain-specific phrases and combine them with a re-ranking approach.Experiments show that the proposed all-substring term extraction algorithm shows good performancefor highly-frequent terms compared with the baseline algorithm that uses a morphological analyzer in the preprocessing step.  (日) すべての部分文字列を候補とする新しい用語抽出手法を提案する.提案手法は,接尾辞配列を用いることにより,接尾辞木の節点を辿る操作をエミュレートする.言語的切れ目の良さを表すスコアと,分野特有度を表すスコアの2種のスコアを,リランキング手法により組み合わせて,候補のランキングを行う.実験により,頻度の高い用語に関しては,前処理で形態素解析を行う従来手法よりも高い精度で用語抽出が行えることを示す.   [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) Proceedings of the 10th Asia Information Retrieval Society Conference (AIRS 2014), LNCS 8870 (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): 360 370 [継承]
都市 (必須): (英) Kuching (日) (読) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2014年 12月 5日 (平成 26年 12月 5日) [継承]
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被引用数 (任意):
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和文冊子 ● Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Qingmei Xiao, Xielifuguli Keranmu, Kenji Kita and Hiroshi Nakagawa : Extracting Corpus-Specific Strings by Using Suffix Arrays Enhanced with Longest Common Prefix, Proceedings of the 10th Asia Information Retrieval Society Conference (AIRS 2014), LNCS 8870, 360-370, Kuching, Dec. 2014.
欧文冊子 ● Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Qingmei Xiao, Xielifuguli Keranmu, Kenji Kita and Hiroshi Nakagawa : Extracting Corpus-Specific Strings by Using Suffix Arrays Enhanced with Longest Common Prefix, Proceedings of the 10th Asia Information Retrieval Society Conference (AIRS 2014), LNCS 8870, 360-370, Kuching, Dec. 2014.

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