메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Ferre, Arnaud (MaIAGE, INRA, Paris-Saclay University) Ba, Mouhamadou (MaIAGE, INRA, Paris-Saclay University) Bossy, Robert (MaIAGE, INRA, Paris-Saclay University)
저널정보
한국유전체학회 Genomics & informatics Genomics & informatics 제17권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
201 - 205 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Entity normalization, or entity linking in the general domain, is an information extraction task that aims to annotate/bind multiple words/expressions in raw text with semantic references, such as concepts of an ontology. An ontology consists minimally of a formally organized vocabulary or hierarchy of terms, which captures knowledge of a domain. Presently, machine-learning methods, often coupled with distributional representations, achieve good performance. However, these require large training datasets, which are not always available, especially for tasks in specialized domains. CONTES (CONcept-TErm System) is a supervised method that addresses entity normalization with ontology concepts using small training datasets. CONTES has some limitations, such as it does not scale well with very large ontologies, it tends to overgeneralize predictions, and it lacks valid representations for the out-of-vocabulary words. Here, we propose to assess different methods to reduce the dimensionality in the representation of the ontology. We also propose to calibrate parameters in order to make the predictions more accurate, and to address the problem of out-of-vocabulary words, with a specific method.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0