論文の概要: Semantic Information Extraction for Text Data with Probability Graph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08879v1
- Date: Sat, 16 Sep 2023 05:01:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 18:53:04.242450
- Title: Semantic Information Extraction for Text Data with Probability Graph
- Title(参考訳): 確率グラフを用いたテキストデータの意味情報抽出
- Authors: Zhouxiang Zhao, Zhaohui Yang, Ye Hu, Licheng Lin, Zhaoyang Zhang
- Abstract要約: 本稿では,リソース制約付きテキストデータ伝送における意味情報抽出の問題について検討する。
Floydのアルゴリズムに基づく解法と効率的なソート機構を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.347123617466497
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, the problem of semantic information extraction for resource
constrained text data transmission is studied. In the considered model, a
sequence of text data need to be transmitted within a communication
resource-constrained network, which only allows limited data transmission.
Thus, at the transmitter, the original text data is extracted with natural
language processing techniques. Then, the extracted semantic information is
captured in a knowledge graph. An additional probability dimension is
introduced in this graph to capture the importance of each information. This
semantic information extraction problem is posed as an optimization framework
whose goal is to extract most important semantic information for transmission.
To find an optimal solution for this problem, a Floyd's algorithm based
solution coupled with an efficient sorting mechanism is proposed. Numerical
results testify the effectiveness of the proposed algorithm with regards to two
novel performance metrics including semantic uncertainty and semantic
similarity.
- Abstract(参考訳): 本稿では,資源制約付きテキストデータ伝送における意味情報抽出の問題について検討する。
検討されたモデルでは、テキストデータのシーケンスは、限られたデータ転送しかできない通信リソース制約付きネットワーク内で送信する必要がある。
したがって、送信機では、原文データを自然言語処理技術を用いて抽出する。
そして、抽出した意味情報を知識グラフにキャプチャする。
このグラフでは、各情報の重要性を捉えるために、さらなる確率次元が導入された。
この意味情報抽出問題は、送信のための最も重要な意味情報を抽出する最適化フレームワークとして提案される。
この問題に対する最適解を求めるために,効率的なソート機構を組み込んだフロイドアルゴリズムに基づく解を提案する。
提案手法の有効性を,意味的不確かさと意味的類似性を含む2つの新しい性能指標を用いて検証した。
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