Utgiven av IEEE Computer Society hämtning kan använda textbeskrivningar eller en uppsättning nyckelord som åtföljer en bild, men detta tillvägagångssätt begränsar intervallet av framgångsrika frågor till indexörens tolkning eller till de enskilda ord som visas i textbeskrivningarna. 1 Till exempel, i en traditionell textbaserad sökning, en fråga för att "hämta alla målningar" skulle inte returnera paneler eller porträtt, även om en användare kan vara intresserad av dem eftersom de är speciella fall av målningar. Inte heller skulle en traditionell textbaserad sökning skilja mellan exempelvis Paris som plats där en målning producerades och Paris som en plats avbildad i målningen. Den senaste forskningen har ersatt nyckelordsbaserad kommentar med annotation med strukturerade ordförråd och schemabaserade metadata som explicerar begreppen (till exempel Paris som stad) och roller (till exempel Paris som ämne). Sådan lätt semantisk bakgrundskunskap har förbättrat hämtningsmetodernas prestanda, särskilt i tillämpningar som kräver mycket strukturerade frågor. 2, 3 Applikationer som använder ett strukturerat ordförråd för att hjälpa sökare att navigera kan dra nytta av sådana data. 4 Manuell notering dominerar inom kulturarvsområdet. 5 Detta kan vara en tråkig process som lämnar många objekt lagrade med ofullständiga kommentarer i bästa fall och ingen kommentar i värsta fall. Vanligtvis åtföljs föremål i kulturarvssamlingar av en textbeskrivning. Traditionell informationsextrahering är dock inte helt lämplig för automatisk annotering, vilket kräver både begreppsidentifiering (att använda ordförekomster eller ordbitar till begreppsaspekter i strukturerade ordförråd-Paris som stad) och rollidentifiering (att identifiera anteckningars schemaroller som dessa instanser spelar i texten-Paris som ämne). I den här artikeln presenterar vi en metod som använder naturliga språkbearbetningsmetoder och bakgrundskunskap i form av strukturerade ordförråd för att automatiskt identifiera begrepp och deras roller från textbeskrivningar. Många nuvarande metoder fungerar relativt bra när det gäller att identifiera begrepp, 6 så vi fokuserar på rollidentifiering. Den senaste tidens arbete med att identifiera roller har syftat till att identifiera predikatargumentets struktur. 7 Vi anser inte predicate-argument strukturer, men istället använda annotation schema roller som målroll som anges för metoden. Ytterligare...
REF föreslår att kunskap och maskininlärning baserade NLP-metoder kan hjälpa till med komplexa annoteringsuppgifter inom kulturarvsområdet.
Knowledge-Based Linguistic Annotation of Digital Cultural Heritage Collections
{'venue': 'IEEE Intelligent Systems', 'journal': 'IEEE Intelligent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}