論文の概要: Knowledge Graph Anchored InformationExtraction for Domain-Specific Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08936v1
• Date: Sun, 18 Apr 2021 19:28:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 14:40:56.711966
• Title: Knowledge Graph Anchored InformationExtraction for Domain-Specific Insights
• Title（参考訳）: ドメイン固有の洞察のための知識グラフアンカー情報抽出
• Authors: Vivek Khetan, Annervaz K M, Erin Wetherley, Elena Eneva, Shubhashis Sengupta, and Andrew E. Fano
• Abstract要約: 新しいドメイン内で特定の情報ニーズを満たすためにタスクベースのアプローチを使用します。 美術NLP技術の状態を構成したパイプラインを使用して、インスタンスレベルのセマンティック構造を自動的に抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6308268213252761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing quantity and complexity of data pose challenges for humans to consume information and respond in a timely manner. For businesses in domains with rapidly changing rules and regulations, failure to identify changes can be costly. In contrast to expert analysis or the development of domain-specific ontology and taxonomies, we use a task-based approach for fulfilling specific information needs within a new domain. Specifically, we propose to extract task-based information from incoming instance data. A pipeline constructed of state of the art NLP technologies, including a bi-LSTM-CRF model for entity extraction, attention-based deep Semantic Role Labeling, and an automated verb-based relationship extractor, is used to automatically extract an instance level semantic structure. Each instance is then combined with a larger, domain-specific knowledge graph to produce new and timely insights. Preliminary results, validated manually, show the methodology to be effective for extracting specific information to complete end use-cases.
• Abstract（参考訳）: データの量と複雑さの増加は、人間が情報を消費し、タイムリーに応答することの困難をもたらす。 急速に変化するルールや規制を持つドメインのビジネスにとって、変更の特定に失敗するのはコストがかかる可能性がある。 専門的な分析やドメイン固有のオントロジーや分類学の発展とは対照的に、新しいドメイン内の特定の情報のニーズを満たすためにタスクベースのアプローチを用いる。 具体的には、入力したインスタンスデータからタスクベースの情報を抽出することを提案する。 エンティティ抽出のためのバイ・LSTM-CRFモデル、アテンションベースディープセマンティックロールラベルリング、および自動動詞ベース関係抽出器を含む技術NLP技術の状態を構成したパイプラインを用いて、インスタンスレベルのセマンティック構造を自動的に抽出する。 各インスタンスは、新しいタイムリーな洞察を生成するために、より大きなドメイン固有の知識グラフと結合される。 手動で検証した予備結果は、特定の情報をエンドユースケースに抽出するのに有効な方法論を示している。

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