論文の概要: Monitoring Energy Trends through Automatic Information Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01559v1
- Date: Wed, 5 Jan 2022 12:07:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-06 13:26:48.995065
- Title: Monitoring Energy Trends through Automatic Information Extraction
- Title（参考訳）: 自動情報抽出によるエネルギー動向のモニタリング
- Authors: Dilek K\"u\c{c}\"uk
- Abstract要約: 我々はEneMonIEと呼ばれるWebベースのシステムのアーキテクチャを,最新のエネルギー動向をモニタリングするためのアーキテクチャとして提示する。
このシステムで処理されるメディアの種類には、オンラインニュース記事、ソーシャルメディアのテキスト、オンラインニュースビデオ、オープンアクセスの学術論文が含まれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Energy research is of crucial public importance but the use of computer
science technologies like automatic text processing and data management for the
energy domain is still rare. Employing these technologies in the energy domain
will be a significant contribution to the interdisciplinary topic of ``energy
informatics", just like the related progress within the interdisciplinary area
of ``bioinformatics". In this paper, we present the architecture of a Web-based
semantic system called EneMonIE (Energy Monitoring through Information
Extraction) for monitoring up-to-date energy trends through the use of
automatic, continuous, and guided information extraction from diverse types of
media available on the Web. The types of media handled by the system will
include online news articles, social media texts, online news videos, and
open-access scholarly papers and technical reports as well as various numeric
energy data made publicly available by energy organizations. The system will
utilize and contribute to the energy-related ontologies and its ultimate form
will comprise components for (i) text categorization, (ii) named entity
recognition, (iii) temporal expression extraction, (iv) event extraction, (v)
social network construction, (vi) sentiment analysis, (vii) information fusion
and summarization, (viii) media interlinking, and (ix) Web-based information
retrieval and visualization. Wits its diverse data sources, automatic text
processing capabilities, and presentation facilities open for public use;
EneMonIE will be an important source of distilled and concise information for
decision-makers including energy generation, transmission, and distribution
system operators, energy research centres, related investors and entrepreneurs
as well as for academicians, students, other individuals interested in the pace
of energy events and technologies.
- Abstract（参考訳）: エネルギー研究は重要な公共的重要性を持つが、自動テキスト処理やエネルギー領域のデータ管理といったコンピュータ科学技術の使用はいまだに稀である。
エネルギー領域におけるこれらの技術の利用は、'`bioinformatics'の学際領域における関連する進歩と同様に、'`エネルギー情報学'の学際的なトピックに重要な貢献をする。
本稿では,Web上で利用可能な多種多様なメディアから抽出される自動的,連続的,ガイド的情報を用いて,最新のエネルギー動向をモニタリングするEneMonIE(Energy Monitoring through Information extract)というWebベースのセマンティックシステムのアーキテクチャを提案する。
このシステムによって処理されるメディアには、オンラインのニュース記事、ソーシャルメディアのテキスト、オンラインのニュースビデオ、オープンアクセスの学術論文や技術レポート、エネルギー機関が公開する様々な数値エネルギーデータが含まれる。
このシステムはエネルギーに関するオントロジーを利用して貢献し、その最終形は構成要素を構成する。
(i)テキスト分類、
(ii)エンティティ認識
(iii)時間表現抽出、
(iv)イベント抽出
(v)ソーシャルネットワークの構築
(vi)感情分析。
(vii)情報融合及び要約
(viii)メディアの相互リンク、及び
(ix) Web ベースの情報検索と可視化。
EneMonIEは、エネルギー生成、送信、流通システムオペレーター、エネルギー研究センター、関連投資家や起業家、研究者、学生、その他エネルギーイベントや技術のペースに関心のある個人など、意思決定者にとって、多種多様なデータソース、自動テキスト処理機能、そしてパブリック利用のためのプレゼンテーション施設を提供する。
関連論文リスト
- Privacy-preserving transactive energy systems: Key topics and open research challenges [26.598696254477836]
この写本は、2023年3月22-23日のプリTEMワークショップで始まった議論を形式化し、結論付けることを目的としている。
本稿では,過渡的エネルギーシステムの文脈における重要なアイデアと議論のトピックについて述べる。
この結論は、将来のエネルギー管理に関する研究で検討すべき潜在的な側面を明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-17T21:23:44Z) - On the Opportunities of Green Computing: A Survey [80.21955522431168]
人工知能(AI)は数十年にわたり、技術と研究において大きな進歩を遂げてきた。
高いコンピューティングパワーの必要性は、より高い二酸化炭素排出量をもたらし、研究の公正性を損なう。
コンピューティングリソースの課題とAIの環境への影響に取り組むため、グリーンコンピューティングはホットな研究トピックとなっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T11:16:41Z) - Towards Artificial General Intelligence (AGI) in the Internet of Things
(IoT): Opportunities and Challenges [55.82853124625841]
人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)は、人間の認知能力でタスクを理解し、学習し、実行することができる能力を持つ。
本研究は,モノのインターネットにおけるAGIの実現に向けた機会と課題を探究する。
AGIに注入されたIoTの応用スペクトルは広く、スマートグリッド、住宅環境、製造、輸送から環境モニタリング、農業、医療、教育まで幅広い領域をカバーしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T05:43:36Z) - EDSA-Ensemble: an Event Detection Sentiment Analysis Ensemble
Architecture [63.85863519876587]
Sentiment Analysisを使って、イベントに属する各メッセージの極性やイベント全体を理解することで、オンラインソーシャルネットワークにおける重要なトレンドやダイナミクスに関する一般的な感情や個人の感情をよりよく理解することができます。
本研究では,ソーシャルメディアから現在起きているイベントの極性検出を改善するために,イベント検出と知覚分析を用いた新しいアンサンブルアーキテクチャEDSA-Ensembleを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-30T11:56:08Z) - AI Explainability and Governance in Smart Energy Systems: A Review [0.36832029288386137]
AIの説明可能性と管理可能性の欠如は、ステークホルダーにとって大きな関心事である。
本稿では,スマートエネルギーシステムにおけるAI説明可能性とガバナンスについて概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-24T05:09:13Z) - A semantic web approach to uplift decentralized household energy data [4.233200689119682]
この分野の多くのデータベースは、エネルギーに関する情報を含む他の領域からサイロ化されている。
これにより、各機器のエネルギー消費に関する情報(テクストなど)が失われる可能性がある。
本稿では,家庭用エネルギーシステム上でのセマンティックWeb手法を検討することにより,スマートエネルギーシステムにおけるデータ分離問題に取り組む。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-18T17:21:18Z) - Machine learning applications for electricity market agent-based models:
A systematic literature review [68.8204255655161]
エージェントベースのシミュレーションは、電気市場のダイナミクスをよりよく理解するために使用される。
エージェントベースのモデルは、機械学習と人工知能を統合する機会を提供する。
我々は、エージェントベースの電気市場モデルに適用された機械学習に焦点を当てた2016年から2021年の間に発行された55の論文をレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-05T14:52:26Z) - Automated Extraction of Energy Systems Information from Remotely Sensed
Data: A Review and Analysis [10.137044808866053]
高品質なエネルギーシステム情報は、エネルギーシステムの研究、モデリング、意思決定にとって重要な入力である。
近年、リモートセンシングされたデータは、エネルギーシステム情報の豊富な情報源として浮上している。
機械学習の最近の進歩は、有用な情報の自動化と迅速な抽出を可能にしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-18T14:38:49Z) - Learning, Computing, and Trustworthiness in Intelligent IoT
Environments: Performance-Energy Tradeoffs [62.91362897985057]
Intelligent IoT Environment(iIoTe)は、半自律IoTアプリケーションを協調実行可能な異種デバイスで構成されている。
本稿では,これらの技術の現状を概観し,その機能と性能,特にリソース,レイテンシ,プライバシ,エネルギー消費のトレードオフに注目した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-04T19:41:42Z) - CitationIE: Leveraging the Citation Graph for Scientific Information
Extraction [89.33938657493765]
引用論文と引用論文の参照リンクの引用グラフを使用する。
最先端技術に対するエンド・ツー・エンドの情報抽出の大幅な改善を観察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-03T03:00:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。