論文の概要: Interactive Text Graph Mining with a Prolog-based Dialog Engine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00956v1
• Date: Fri, 31 Jul 2020 03:29:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 06:46:32.885106
• Title: Interactive Text Graph Mining with a Prolog-based Dialog Engine
• Title（参考訳）: Prolog-based Dialog Engineを用いたインタラクティブテキストグラフマイニング
• Authors: Paul Tarau and Eduardo Blanco
• Abstract要約: テキスト文書から抽出したランキングファクトデータベースを対話的に探索するPrologベースのダイアログエンジンを設計する。 我々は、依存リンクとWordNetが主観動詞オブジェクト、is-a、part-of関係という形でもたらす暗黙のセマンティック情報を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.663755202726795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: On top of a neural network-based dependency parser and a graph-based natural language processing module we design a Prolog-based dialog engine that explores interactively a ranked fact database extracted from a text document. We reorganize dependency graphs to focus on the most relevant content elements of a sentence and integrate sentence identifiers as graph nodes. Additionally, after ranking the graph we take advantage of the implicit semantic information that dependency links and WordNet bring in the form of subject-verb-object, is-a and part-of relations. Working on the Prolog facts and their inferred consequences, the dialog engine specializes the text graph with respect to a query and reveals interactively the document's most relevant content elements. The open-source code of the integrated system is available at https://github.com/ptarau/DeepRank . Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP).
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークベースの依存性パーサとグラフベースの自然言語処理モジュールの上に、テキスト文書から抽出されたランキングファクトデータベースを対話的に探索するPrologベースのダイアログエンジンを設計する。 依存グラフを再編成し,文の最も関連性の高い要素に着目し,文識別子をグラフノードとして統合する。 さらに、グラフをランク付けした後、依存リンクとWordNetが主観動詞オブジェクト、is-a、part-of関係という形でもたらす暗黙のセマンティック情報を利用する。 Prologの事実とその推測結果に基づいて、ダイアログエンジンはクエリに関するテキストグラフを専門とし、ドキュメントの最も関連性の高いコンテンツ要素をインタラクティブに公開する。 統合システムのオープンソースコードはhttps://github.com/ptarau/DeepRank で公開されている。 論理プログラミングの理論と実践(tplp)における考察。

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