Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Công nghệ - Môi trường
Báo cáo khoa học: "A Ranking Model of Proximal and Structural Text Retrieval Based on Region Algebra"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "A Ranking Model of Proximal and Structural Text Retrieval Based on Region Algebra"
Kim Toàn
61
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
This paper investigates an application of the ranked region algebra to information retrieval from large scale but unannotated documents. We automatically annotated documents with document structure and semantic tags by using taggers, and retrieve information by specifying structure represented by tags and words using ranked region algebra. We report in detail what kind of data can be retrieved in the experiments by this approach. | A Ranking Model of Proximal and Structural Text Retrieval Based on Region Algebra Katsuya Masuda Department of Computer Science Graduate School of Information Science and Technology University of Tokyo Hongo 7-3-1 Bunkyo-ku Tokyo 113-0033 Japan kmasuda@is.s.u-tokyo.ac.jp Abstract This paper investigates an application of the ranked region algebra to information retrieval from large scale but unannotated documents. We automatically annotated documents with document structure and semantic tags by using taggers and retrieve information by specifying structure represented by tags and words using ranked region algebra. We report in detail what kind of data can be retrieved in the experiments by this approach. 1 Introduction In the biomedical area the number of papers is very large and increases as it is difficult to search the information. Although keyword-based retrieval systems can be applied to a database of papers users may not get the information they want since the relations between these keywords are not specified. If the document structures such as title sentence author and relation between terms are tagged in the texts then the retrieval is improved by specifying such structures. Models of the retrieval specifying both structures and words are pursued by many researchers Chinenyanga and Kushmerick 2001 Wolff et al. 1999 Theobald and Weilkum 2000 Deutsch et al. 1998 Salminen and Tompa 1994 Clarke et al. 1995 . However these models are not robust unlike keyword-based retrieval that is they retrieve only the exact matches for queries. In the previous research Masuda et al. 2003 we proposed a new ranking model that enables proximal and structural search for structured text. This paper investigates an application of the ranked region algebra to information retrieval from large scale but unannotated documents. We reports in detail what kind of data can be retrieved in the experiments. Our approach is to annotate documents with document structures and semantic tags by
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "A Ranking-based Approach to Word Reordering for Statistical Machine Translation"
Báo cáo khoa học: "Tweet Recommendation with Graph Co-Ranking"
Báo cáo khoa học: "TrustRank: Inducing Trust in Automatic Translations via Ranking"
Báo cáo khoa học: "Aspect Ranking: Identifying Important Product Aspects from Online Consumer Reviews"
Báo cáo khoa học: "Ranking Class Labels Using Query Sessions"
Báo cáo khoa học: "A Ranking Approach to Stress Prediction for Letter-to-Phoneme Conversion"
Báo cáo khoa học: "Growing Related Words from Seed via User Behaviors: A Re-ranking Based Approach"
Báo cáo khoa học: "Collaborative Decoding: Partial Hypothesis Re-ranking Using Translation Consensus between Decoders"
Báo cáo khoa học: "Incorporating Information Status into Generation Ranking"
Báo cáo khoa học: "Query Weighting for Ranking Model Adaptation"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.