Text Adaptation Using Formal Concept Analysis
Text Adaptation Using Formal Concept Analysis
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DOI：
10.1007/978-3-642-14274-1_9
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发表时间：
2010-07
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Valmi Dufour-Lussier;Jean Lieber;E. Nauer;Y. Toussaint
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Valmi Dufour-Lussier;Jean Lieber;E. Nauer;Y. Toussaint
本文提出了一种基于形式概念分析和自然语言处理技术的文本表示的案例改编方法。实际案例代表了我们根据烹饪技术对食材进行分类的食谱。食谱文本中语言学回指的复杂性质使得通常的文本挖掘技术效率低下，因此必须使用更强大的方法，使用句法和动态语义分析来构建食谱的正式表示。这种表示是有用的各种应用程序，但在本文中，我们展示了如何可以从中提取成分的行动关系，以使用正式的概念分析，并选择一个适当的替换序列的烹饪行动使用在适应食谱文本。
This paper addresses the issue of adapting cases represented by plain text with the help of formal concept analysis and natural language processing technologies. The actual cases represent recipes in which we classify ingredients according to culinary techniques applied to them. The complex nature of linguistic anaphoras in recipe texts make usual text mining techniques inefficient so a stronger approach, using syntactic and dynamic semantic analysis to build a formal representation of a recipe, had to be used. This representation is useful for various applications but, in this paper, we show how one can extract ingredient–action relations from it in order to use formal concept analysis and select an appropriate replacement sequence of culinary actions to use in adapting the recipe text.