論文の概要: Extracting Impact Model Narratives from Social Services' Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09557v1
• Date: Mon, 4 Apr 2022 19:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-24 22:14:57.690661
• Title: Extracting Impact Model Narratives from Social Services' Text
• Title（参考訳）: ソーシャルサービスのテキストからインパクトモデルナラティブを抽出する
• Authors: Bart Gajderowicz, Daniela Rosu, Mark S Fox
• Abstract要約: 本稿では,社会目的組織に関するコーパス上で,名前付きエンティティ認識(NER)のためのアーキテクチャを提案する。 本稿では、この手法が、構造化されていないテキストから抽出された情報を用いて、サービスおよびクライアントのシーケンシングにどのように利用できるかを示す。 本研究では,経験的スコアを用いたソーシャルサービス記述コーパス上でのモデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.61319085872973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Named entity recognition (NER) is an important task in narration extraction. Narration, as a system of stories, provides insights into how events and characters in the stories develop over time. This paper proposes an architecture for NER on a corpus about social purpose organizations. This is the first NER task specifically targeted at social service entities. We show how this approach can be used for the sequencing of services and impacted clients with information extracted from unstructured text. The methodology outlines steps for extracting ontological representation of entities such as needs and satisfiers and generating hypotheses to answer queries about impact models defined by social purpose organizations. We evaluate the model on a corpus of social service descriptions with empirically calculated score.
• Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)はナレーション抽出において重要な課題である。 ナレーションはストーリーのシステムとして、ストーリー内の出来事やキャラクターが時間とともにどのように発展するかについての洞察を提供する。 本稿では,NERを社会目的団体のコーパスに配置するアーキテクチャを提案する。 これは、ソーシャルサービスエンティティに特化した最初のNERタスクである。 このアプローチを,非構造化テキストから抽出した情報を用いて,サービスや影響のあるクライアントのシークエンシングに利用できることを示す。 この方法論は、ニーズや満足感といった実体のオントロジ表現を抽出し、社会目的組織によって定義された影響モデルに関する質問に答える仮説を生成するためのステップを概説する。 本研究では,経験的スコアを用いたソーシャルサービス記述コーパスのモデルの評価を行った。

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