EntityLinkingメモ - Negative/Positive Thinking
はじめに WSDM2014(WWW2013,YSS2013,SIGIR2013)のチュートリアルで「EntityLinking」といタスクが紹介されていたので、ちょっと調べてメモしておく。 次元圧縮！ Entity Linkingとは テキストに出てくるエンティティ(実体)を識別・決定するタスク 固有名詞抽出は「固有名詞を識別して取り出す」タスクなので、異なる 雑にいうと、KnowledgeBaseと呼ばれる(識別された)エンティティ集合からテキストにでてくるエンティティを決定すること KBにない新しい固有名詞を発見することも含まれたりする(「NIL」として取り扱う) 実際の例 テキスト「東京タワーに行った」 固有名詞抽出 「東京タワー」を取り出す Entity Linking 「東京タワー」が以下のreference(ここではWikipediaのページ)と対応することを決定する http
Mining Contrastive Opinions on Political Texts using Cross-Perspective Topic Model(WSDM 2012) 読んだ & 実装して試した - 糞糞糞ネット弁慶
Mining contrastive opinions on political texts using cross-perspective topic model 概要 複数の立場(perspective)から書かれた文章があった時，論点(topic)ごとに立場の主張をまとめ，それらの主張の違いを定量的に出力する． 例えば，自民党と民主党のマニフェストが与えられた時，「年金に対する自民/民主の主張」「安全保障に関する自民/民主の主張」をそれぞれまとめ，かつ，あるクエリに対する意見の違いを数値で出力する． モデル documentが名詞などのtopic word(LDAなどのword)と形容詞や動詞，副詞などのopinion wordで構成されるとする．生成モデルは次のような過程を辿るとする． まずトピックを選ぶ トピックに従って単語(topic word)を選ぶ 次に，意見(opinio
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