論文の概要: CQE: A Comprehensive Quantity Extractor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08853v1
- Date: Mon, 15 May 2023 17:59:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 13:19:32.962916
- Title: CQE: A Comprehensive Quantity Extractor
- Title（参考訳）: cqe: 包括的な量抽出装置
- Authors: Satya Almasian, Vivian Kazakova, Philip G\"oldner and Michael Gertz
- Abstract要約: テキストデータから包括的量抽出フレームワークを提案する。
値と単位の組み合わせ、量の振る舞い、量と関連する概念を効率的に検出する。
本フレームワークは, 依存解析と単位辞書を利用して, 検出された量の適切な正規化と標準化を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2079886535603084
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantities are essential in documents to describe factual information. They
are ubiquitous in application domains such as finance, business, medicine, and
science in general. Compared to other information extraction approaches,
interestingly only a few works exist that describe methods for a proper
extraction and representation of quantities in text. In this paper, we present
such a comprehensive quantity extraction framework from text data. It
efficiently detects combinations of values and units, the behavior of a
quantity (e.g., rising or falling), and the concept a quantity is associated
with. Our framework makes use of dependency parsing and a dictionary of units,
and it provides for a proper normalization and standardization of detected
quantities. Using a novel dataset for evaluation, we show that our open source
framework outperforms other systems and -- to the best of our knowledge -- is
the first to detect concepts associated with identified quantities. The code
and data underlying our framework are available at
https://github.com/vivkaz/CQE.
- Abstract（参考訳）: 事実を記述するための文書には量が必要である。
それらはファイナンス、ビジネス、医療、科学全般といったアプリケーションドメインにおいてユビキタスです。
他の情報抽出手法と比較して、テキスト中の量の適切な抽出と表現方法を記述する研究は、興味深いことにごくわずかしかない。
本稿では,テキストデータからの包括的量抽出フレームワークを提案する。
値と単位の組み合わせ、量(例えば、上昇または降下)の振る舞い、そして量に関連する概念を効率的に検出する。
本フレームワークは, 依存解析と単位辞書を利用して, 検出された量の適切な正規化と標準化を実現する。
評価のために、新しいデータセットを使用して、我々のオープンソースフレームワークが他のシステムよりも優れており、そして、我々の知る限りでは、特定された量に関連する概念を最初に検出する。
私たちのフレームワークの基盤となるコードとデータは、https://github.com/vivkaz/cqeで入手できます。
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