• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2018 年度 研究成果報告書

Corpora on Demand: Scalable Methods of Obtaining Linguistic Data

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 17K12739
研究種目

若手研究(B)

配分区分基金
研究分野 知能情報学
研究機関東京工業大学

研究代表者

ドローズド アレクサンドロ  東京工業大学, 情報理工学院, 研究員 (90740126)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2019-03-31
キーワードcorpora / evaluation / text representations
研究成果の概要

テキスト表現のための評価ベンチマークのセットを開発しました。テキストを収集するためのスクリプトを開発しました。これにより、クーポラの品質を評価できます。すべての結果(ソフトウェアとリソース)は http://vecto.space/ プロジェクトウェブサイトで公開されています。ソフトウェアはすべてオープンソースです。

自由記述の分野

natural language processing

研究成果の学術的意義や社会的意義

This research project contributed to the development of methods of filtering textual data and evaluating text representations.

URL: 

公開日: 2020-03-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi