Text Personalization with Automatic Summarization and Text Simplification

通过自动摘要和文本简化实现文本个性化

基本信息

  • 批准号：
    17K12738
  • 负责人：
    NISHIKAWA HITOSHI
  • 金额：
    $ 2.58万
  • 依托单位：
    Tokyo Institute of Technology
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份：
    2017
  • 资助国家：
    日本
  • 起止时间：
    2017-04-01 至 2020-03-31
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Effectiveness of Domain Adaptation in Japanese Predicate-Argument Structure Analysis
  • DOI：
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Mizuki Sango;Hitoshi Nishikawa;T. Tokunaga
  • 通讯作者：
    Mizuki Sango;Hitoshi Nishikawa;T. Tokunaga
外界一人称と二人称を考慮する日本語述語項構造解析の分野適応
考虑外部第一人称和第二人称的日语谓词论元结构分析的现场适应
  • DOI：
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    自然言語処理
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    珊瑚彩主紀;西川仁;徳永健伸
  • 通讯作者：
    徳永健伸
ニューステキストの要約及び平易化
新闻文本摘要和简化
  • DOI：
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    珊瑚彩主紀;西川仁;徳永健伸;菅井内音，西川仁，徳永健伸
  • 通讯作者：
    菅井内音，西川仁，徳永健伸
Neural Japanese Zero Anaphora Resolution using Smoothed Large-scale Case Frames with Word Embedding
  • DOI：
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Souta Yamashiro;Hitoshi Nishikawa;T. Tokunaga
  • 通讯作者：
    Souta Yamashiro;Hitoshi Nishikawa;T. Tokunaga
大規模格フレームによる解候補削減を用いたニューラルネットゼロ照応解析
使用大规模案例框架减少候选解的神经网络零照应分析
  • DOI：
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    自然言語処理
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    山城颯太;西川仁;徳永健伸
  • 通讯作者：
    徳永健伸
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