論文の概要: Concept Identification of Directly and Indirectly Related Mentions Referring to Groups of Persons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00955v1
• Date: Fri, 2 Jul 2021 10:38:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-05 20:13:12.920486
• Title: Concept Identification of Directly and Indirectly Related Mentions Referring to Groups of Persons
• Title（参考訳）: 人集団を参照する直接的及び間接的関連項の概念識別
• Authors: Anastasia Zhukova, Felix Hamborg, Karsten Donnay and Bela Gipp
• Abstract要約: クラスタリングは意味的に関連する単語やフレーズを識別する一般的な手法である。 対象者の集団を識別するための教師なしアプローチの最初の成果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.379650501033465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised concept identification through clustering, i.e., identification of semantically related words and phrases, is a common approach to identify contextual primitives employed in various use cases, e.g., text dimension reduction, i.e., replace words with the concepts to reduce the vocabulary size, summarization, and named entity resolution. We demonstrate the first results of an unsupervised approach for the identification of groups of persons as actors extracted from a set of related articles. Specifically, the approach clusters mentions of groups of persons that act as non-named entity actors in the texts, e.g., "migrant families" = "asylum-seekers." Compared to our baseline, the approach keeps the mentions of the geopolitical entities separated, e.g., "Iran leaders" != "European leaders," and clusters (in)directly related mentions with diverse wording, e.g., "American officials" = "Trump Administration."
• Abstract（参考訳）: クラスタリングによる非教師なし概念識別(unsupervised concept identification)、すなわち意味的関連のある単語やフレーズの識別は、様々なユースケースで使用される文脈的プリミティブ(例えば、テキスト次元の縮小)、すなわち語彙のサイズ、要約、名前付きエンティティの解決を減らすために単語を概念に置き換える、という一般的なアプローチである。 本稿では,関連記事から抽出した人物群をアクタとして識別するための教師なしアプローチの最初の結果を示す。 具体的には、「移民家族」=「亡命者」など、無名の実体俳優として活動する人々の集団について言及している。 私たちの基準と比較すると、このアプローチは「イランの指導者」と「ヨーロッパの指導者」と、「アメリカの役人」=「トランプ政権」といった様々な言葉で間接的に関連のある言及を分離した地政学的実体の言及を維持する。

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