論文の概要: A Survey on Temporal Reasoning for Temporal Information Extraction from Text (Extended Abstract)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06527v2
• Date: Fri, 15 May 2020 11:35:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 09:57:08.841860
• Title: A Survey on Temporal Reasoning for Temporal Information Extraction from Text (Extended Abstract)
• Title（参考訳）: テキストからの時間情報抽出のための時間的推論に関する研究(拡張抽象)
• Authors: Artuur Leeuwenberg, Marie-Francine Moens
• Abstract要約: 時間的推論は時間的情報抽出において中心的な役割を果たす。 本稿では,テキストからの自動時間情報抽出のための時間的推論に関する研究を包括的に調査する。 シンボリック推論と機械学習に基づく情報抽出システムの統合に関するケーススタディを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.62977556227642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time is deeply woven into how people perceive, and communicate about the world. Almost unconsciously, we provide our language utterances with temporal cues, like verb tenses, and we can hardly produce sentences without such cues. Extracting temporal cues from text, and constructing a global temporal view about the order of described events is a major challenge of automatic natural language understanding. Temporal reasoning, the process of combining different temporal cues into a coherent temporal view, plays a central role in temporal information extraction. This article presents a comprehensive survey of the research from the past decades on temporal reasoning for automatic temporal information extraction from text, providing a case study on the integration of symbolic reasoning with machine learning-based information extraction systems.
• Abstract（参考訳）: 時間は人々がどのように知覚し、世界についてコミュニケーションするかに深く織り込まれている。 ほぼ無意識で、動詞の時制のように、私たちの言語発話に時間的手がかりを与え、そのような手がかりなしでは文を生成できない。 テキストから時間的手がかりを抽出し、記述された事象の順序に関するグローバルな時間的視点を構築することは、自動自然言語理解の大きな課題である。 時間的推論は、異なる時間的手がかりをコヒーレントな時間的視点に組み合わせるプロセスであり、時間的情報抽出において中心的な役割を果たす。 本稿では,テキストから自動時間情報抽出のための時間的推論に関する過去数十年の研究の包括的調査を行い,記号的推論と機械学習に基づく情報抽出システムの統合を事例として述べる。

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