Текстовый график - Text graph

В обработка естественного языка (НЛП), а текстовый график это графическое представление из текстовый элемент (документ, отрывок или предложение). Обычно он создается как этап предварительной обработки для поддержки таких задач НЛП, как сжатие текста[1]значение терминов[2](по теме) резюме текста,[3] извлечение отношения [4] и текстовое следствие.[5]

Представление

Семантика того, что представляют собой узлы и ребра текстового графа, может сильно различаться. Например, узлы могут просто подключаться к токенизированным словам, или к терминам, относящимся к предметной области, или к объектам, упомянутым в тексте. С другой стороны, края могут находиться между этими текстовыми токенами или они также могут ссылаться на база знаний.

Серия TextGraphs Workshop

Серия семинаров TextGraphs[6] это серия регулярных академические мастерские предназначены для поощрения синергии между областями обработка естественного языка (НЛП) и теория графов. Комбинация этих двух начал с малого, с теоретической структурой графов, обеспечивающей эффективные и элегантные решения для приложений НЛП, ориентированных на отдельные документы для тегирования части речи, устранения неоднозначности слов и маркировки семантических ролей. онтологическое обучение и извлечение информации из больших текстовых сборников.

В 11-е издание семинара (TextGraphs-11) будет проходить вместе с Годовым собранием Ассоциация компьютерной лингвистики (ACL 2017 ) в Ванкувер, до н.э, Канада.

Области, представляющие интерес

  • Графические методы для обоснования и интерпретации методов глубокого обучения
    • Графические методы для обоснования и интерпретации глубокой обработки нейронными сетями,
    • Исследование возможностей и ограничений методов на основе графов, применяемых к нейронным сетям в целом.
    • Исследование того, какие аспекты нейронных сетей не восприимчивы к графовым методам.
  • Графические методы поиска информации, извлечения информации и интеллектуального анализа текста
    • Графические методы устранения неоднозначности слов,
    • Графические представления для изучения онтологий,
    • Графические стратегии идентификации семантических отношений,
    • Кодирование семантических расстояний в графах,
    • Графические методы резюмирования, упрощения и перефразирования текста
    • Графические методы навигации и визуализации документа
    • Изменение ранжирования с помощью графиков
    • Применение алгоритмов распространения меток и т. Д.
  • Новые графические методы для приложений НЛП
    • Методы случайного блуждания в графах
    • Кластеризация спектрального графа
    • Полууправляемые методы на основе графов
    • Методы и анализы для статистических сетей
    • Графики малых миров
    • Представления динамического графа
    • Топологический и претопологический анализ графов
    • Ядра графов и т. Д.
  • Графические методы для приложений в социальных сетях
    • Распространение слухов
    • Электронная репутация
    • Обнаружение множественной идентичности
    • Изучение динамики языка
    • Системы видеонаблюдения и др.
  • Графические методы для НЛП и семантической сети
    • Методы обучения представлению графов знаний (т. Е. Встраивание графов знаний)
    • Использование методов на основе графов для заполнения онтологий с использованием текстовых данных,
    • Привлечение знаний об онтологиях в приложения NLP с помощью графов,
    • Объединение онтологий с методами на основе графов с использованием методов NLP.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Реймер, Ульрих; Хан, Удо (1988). «Сжатие текста как абстракция базы знаний». (PDF). Четвертая конференция по приложениям искусственного интеллекта.
  2. ^ Массе, А. Блонден; Chicoisne, Гийом; Гаргури, Ясин; Харнад, Стеван; Пикард, Оливье; Маркотт, Одиллия (2008). «Как смысл основан на словарных определениях?» (PDF). Труды семинара TextGraphs-3.
  3. ^ Мелли, Габор; Ши, Чжунминь; Ван, Ян; Лю, Юдун; Саркар, Ануп; Попович, Фред (2006). "Описание SQUASH, обработчика сводных ответов на вопросы SFU для задачи суммирования DUC-2006" (PDF). Материалы конференции по пониманию документов (DUC 2006).
  4. ^ Мелли, Габор (2010). Контролируемая онтология для связывания документов (PDF) (Кандидат наук.). Университет Саймона Фрейзера.
  5. ^ Маккартни, Билл; Renager, Trond G; де Марнеф, Мария-Катрин; Cer, Daniel; Д. Мэннинг, Кристофер (2006). «Научиться распознавать особенности действительных текстовых следствий» (PDF). Конференция по технологиям человеческого языка и конференция Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики.
  6. ^ "Текстовые графы". Получено 6 марта 2017.

внешняя ссылка