Sumida
- 1. 奥颈办颈辫别诲颈补の记事构造からの 上位下位関係抽出 隅田飛鳥，吉永直樹，鳥澤健太郎 自然言語処理，16(3)，pp.3-24 2009 スライド作成：真嘉比愛
- 3. 階層的なレイアウトを利用した手法 ● 記事のレイアウト構造上の上下関係を守りながら， 2つのtermから1つの上位下位関係候補を獲得． ● 節タイトルは小節タイトルより上位 – ex) 製品／コンピュータ ● 小節タイトルは項目名より上位 – ex) コンピュータ／Mac mini → 製品／Mac mini ● SVMを用いて，上位下位関係候補を分類． ● 素性：term中の形態素や品詞，etc..
- 4. 奥颈办颈辫别诲颈补记事の定义文＆カテゴリ情报 を利用した手法 ● Wikipedia記事の上位概念候補は，その定義文 （第一文）とカテゴリ情報に記載されている． ● ex) アップル インコーポレイテッド – 第一文：「アップル社は，アメリカ合衆国…製造する多国籍企 業である．」の「多国籍企業」 – カテゴリ情報：カリフォルニアの企業，多国籍企業，携帯電話 メーカー，… ● SVMを用いて，上位下位関係候補を分類．