論文の概要: An Informational Space Based Semantic Analysis for Scientific Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15696v1
- Date: Tue, 31 May 2022 11:19:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-01 21:27:07.702196
- Title: An Informational Space Based Semantic Analysis for Scientific Texts
- Title（参考訳）: 情報空間に基づく科学テキストのセマンティック分析
- Authors: Neslihan Suzen, Alexander N. Gorban, Jeremy Levesley and Evgeny M.
Mirkes
- Abstract要約: 本稿では、意味分析のための計算手法と、短い科学的テキストの意味の定量化について紹介する。
科学的意味の表現は、心理的特性ではなく、状況表現を置き換えることで標準化される。
本研究は,テキストの意味の幾何学的表現の基礎となる研究である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: One major problem in Natural Language Processing is the automatic analysis
and representation of human language. Human language is ambiguous and deeper
understanding of semantics and creating human-to-machine interaction have
required an effort in creating the schemes for act of communication and
building common-sense knowledge bases for the 'meaning' in texts. This paper
introduces computational methods for semantic analysis and the quantifying the
meaning of short scientific texts. Computational methods extracting semantic
feature are used to analyse the relations between texts of messages and
'representations of situations' for a newly created large collection of
scientific texts, Leicester Scientific Corpus. The representation of
scientific-specific meaning is standardised by replacing the situation
representations, rather than psychological properties, with the vectors of some
attributes: a list of scientific subject categories that the text belongs to.
First, this paper introduces 'Meaning Space' in which the informational
representation of the meaning is extracted from the occurrence of the word in
texts across the scientific categories, i.e., the meaning of a word is
represented by a vector of Relative Information Gain about the subject
categories. Then, the meaning space is statistically analysed for Leicester
Scientific Dictionary-Core and we investigate 'Principal Components of the
Meaning' to describe the adequate dimensions of the meaning. The research in
this paper conducts the base for the geometric representation of the meaning of
texts.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理における大きな問題は、人間の言語の自動解析と表現である。
人間の言語は、意味論の曖昧さと深い理解と、人間と機械の相互作用を生み出すには、コミュニケーションの行為のためのスキームを作成し、テキストで「意味」を意味する共通知識ベースを構築する努力が必要である。
本稿では,意味分析のための計算手法と短文の意味の定量化について述べる。
意味的特徴を抽出する計算手法は、新たに作成された科学論文集Leicester Scientific Corpusにおいて、メッセージのテキストと「状況の表現」の関係を分析するために用いられる。
科学固有の意味の表現は、心理学的性質ではなく状況表現をいくつかの属性のベクトルに置き換えることで標準化される。
まず,「意味空間」について,各分野にまたがるテキスト中の単語の出現から意味の表現を抽出し,その意味を関連情報ゲインのベクトルで表現する手法を提案する。
そこで,Leicester Scientific Dictionary-Coreでは,意味空間を統計的に分析し,意味の適切な次元を記述するために「意味の主成分」について検討する。
本研究は,テキストの意味の幾何学的表現の基礎となる研究である。
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