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  関係性の抽出 - 基礎と応用

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  関係抽出とは
   
  成果物のコレクション内での意味的関係の言及の識別と分類は、最も一般的にはテキストまたは xml ドキュメントから取得され、次の作業を完了するために必要です。 これは関係抽出として知られる作業です。 このプロセスは情報抽出 (ie) のプロセスと非常に似ていますが、ie も繰り返しの関係を削除する (曖昧さ回避) 必要があり、一般に多種多様なさまざまな関係を抽出することを指します。 目標は非常に似ています。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 関係抽出
   
  第 2 章: セマンティック ネットワーク
   
  第 3 章: オントロジー (コンピューター サイエンス)
   
  第 4 章: テキスト マイニング
   
  第 5 章: 情報抽出
   
  第 6 章: リレーショナル データ マイニング
   
  第 7 章: 意味的類似性
   
  第 8 章: オントロジー学習
   
  第 9 章: ナレッジ抽出
   
  第 10 章: ナレッジ グラフ
   
  (ii) 関係抽出に関するよくある質問に答える。
   
  (iii) 現実世界の例
   
  (iv) 関係抽出技術を 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録。
   
  本書の対象者
   
  専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の関係抽出に関して基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
   
   

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