텍스트 그래프

Text graph

자연어 처리(NLP)에서 텍스트 그래프는 텍스트 항목(문서, 구문 또는 문장)의 그래프 표현입니다.일반적으로 텍스트 응축[1] 용어 명확화[2](주제 기반) 텍스트 요약,[3] 관계 추출[4] 및 텍스트 [5]수반과 같은 NLP 작업을 지원하기 위한 사전 처리 단계로 작성된다.

표현

텍스트 그래프의 노드와 가장자리가 나타내는 의미는 매우 다양할 수 있습니다.예를 들어 노드는 단순히 토큰화된 단어, 도메인별 용어 또는 텍스트에 언급된 엔티티에 연결할 수 있습니다.한편, 엣지는 이러한 텍스트 기반 토큰 사이에 있을 수도 있고 기술 자료와 링크할 수도 있습니다.

TextGraphs 워크숍 시리즈

TextGraphs Workshop[6] 시리즈는 자연어 처리(NLP) 분야와 그래프 이론 간의 시너지를 촉진하기 위한 일련의 정기적인 학술 워크숍입니다.둘 사이의 혼합은 소규모로 시작되었으며, 그래프 이론 프레임워크는 NLP 애플리케이션에 효율적이고 우아한 솔루션을 제공하며, 이는 음성 부분 태그 부착, 단어 감각 명확화 및 의미 역할 라벨링을 위한 단일 문서에 초점을 맞췄으며, 온톨로지 학습 및 대규모 텍스트 수집에서 정보 추출과 함께 점차 확대되었다.이온.

제11회 워크숍(TextGraphs-11)은 캐나다 밴쿠버에서 열리는 컴퓨터 언어학 협회 연례 회의(ACL 2017)와 함께 개최됩니다.

관심 분야

  • 딥 러닝 방법의 추론 및 해석을 제공하기 위한 그래프 기반 방법
    • 신경망에 의한 심층처리를 추론하고 해석하기 위한 그래프 기반 방법,
    • 일반적으로 뉴럴 네트워크에 적용되는 그래프 기반 방법의 역량과 한계 탐색
    • 신경망의 어떤 측면이 그래프 기반 방법에 영향을 받지 않는지에 대한 조사.
  • 그래프 기반 정보 검색, 정보 추출 및 텍스트 마이닝 방법
    • 단어 의미 명확화를 위한 그래프 기반 방법,
    • 온톨로지 학습을 위한 그래프 기반 표현
    • 의미 관계 식별을 위한 그래프 기반 전략
    • 그래프에서 의미적 거리를 인코딩하는 중,
    • 텍스트 요약, 단순화 및 패러프레이싱을 위한 그래프 기반 기술
    • 문서 탐색 및 시각화를 위한 그래프 기반 기술
    • 그래프로 랭킹 변경
    • 라벨 전파 알고리즘 등의 적용
  • NLP 응용 프로그램의 새로운 그래프 기반 방식
    • 그래프의 랜덤 워크 방법
    • 스펙트럼 그래프 클러스터링
    • 준감독 그래프 기반 방법
    • 통계 네트워크 방법 및 분석
    • 작은 세계 그래프
    • 동적 그래프 표현
    • 그래프의 위상 및 사전 운영학적 분석
    • 그래프 커널 등
  • 소셜 네트워크상의 애플리케이션을 위한 그래프 기반 메서드
    • 루머의 확산
    • 전자 평판
    • 다중 ID 검출
    • 언어역학 연구
    • 감시 시스템 등
  • NLP 및 시멘틱 웹을 위한 그래프 기반 방법
    • 지식 그래프의 표현 학습 방법(즉, 지식 그래프 임베딩)
    • 그래프 기반 방법을 사용하여 텍스트 데이터를 사용하여 온톨로지를 채웁니다.
    • 그래프를 사용하여 온톨로지에 대한 지식을 NLP 어플리케이션으로 유도한다.
    • NLP 기술을 사용하여 온톨로지를 그래프 기반 방법과 병합합니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Reimer, Ulrich; Hahn, Udo (1988). "Text condensation as knowledge base abstraction." (PDF). Fourth Conference on Artificial Intelligence Applications.
  2. ^ Massé, A. Blondin; Chicoisne, Guillaume; Gargouri, Yassine; Harnad, Stevan; Picard, Olivier; Marcotte, Odile (2008). "How Is Meaning Grounded in Dictionary Definitions?" (PDF). Proceedings of TextGraphs-3 Workshop.
  3. ^ Melli, Gabor; Shi, Zhongmin; Wang, Yang; Liu, Yudong; Sarkar, Anoop; Popowich, Fred (2006). "Description of SQUASH, the SFU Question Answering Summary Handler for the DUC-2006 Summarization Task" (PDF). Proceeding of Document Understanding Conference (DUC 2006).
  4. ^ Melli, Gabor (2010). Supervised Ontology to Document Interlinking (PDF) (Ph.D.). Simon Fraser University.
  5. ^ MacCartney, Bill; renager, Trond G; de Marneffe, Marie-Catherine; Cer, Daniel; D. Manning, Christopher (2006). "Learning to recognize features of valid textual entailments" (PDF). Conference on Human Language Technology & Conference of the North American Chapter of the Association of Computational Linguistics.
  6. ^ "Textgraphs". Retrieved 6 March 2017.

외부 링크