自動コンテンツ抽出

自動コンテンツ抽出( ACE ) は、 MUCの後継で Text Analysis Conference に先立つ、 NISTが1999 年から 2008 年にかけて開催した、高度な情報抽出 技術を開発するための研究プログラムです。

ACE プログラムは、一般的な目的において、先行する MUC プログラムと同じ問題に動機付けられ、同じ問題に取り組んでいます。ただし、ACE プログラムでは、テキスト内の単語ではなく、ターゲット オブジェクト (つまり、エンティティ、関係、イベント) の観点から研究目的を定義します。たとえば、MUC で定義されているいわゆる「名前付きエンティティ」タスクは、エンティティの名前である単語 (ページ上) を識別することです。一方、ACE では、対応するタスクは、そのように名前が付けられたエンティティを識別することです。これは別のタスクであり、より抽象的で、回答を生成する際に推論をより明示的に必要とします。実際の意味では、タスクは「存在しない」ものを検出することです。

ACE プログラムは、純粋なテキストに加えて、音声や画像ソースからの情報抽出に向けられていますが、研究活動はテキストからの情報抽出に限定されています。音声や画像データをテキストに実際に変換することは ACE 研究活動の一部ではありませんが、そのようなトランスデューサからのASRおよびOCR出力の処理は ACE 研究活動の一部です。

この取り組みには以下が含まれます。

• 研究課題を詳細に定義し、
• トレーニング、開発、評価に必要なデータの収集と注釈付け、
• 評価ツールや研究ワークショップで研究をサポートします。

自然言語のテキストが与えられた場合、ACE チャレンジでは以下を検出します。

1. 本文中に記載されているエンティティ（人物、組織、場所、施設、武器、車両、地政学的エンティティなど）。
2. エンティティ間の関係。例: 人 A は会社 B のマネージャーです。関係の種類には、役割、部分、位置、近く、社会的などがあります。
3. テキストに記載されているイベント（相互作用、移動、転送、作成、破壊など）。

このプログラムは、英語、アラビア語、中国語のテキストに関連しています。

ACE コーパスは、新しい情報抽出アルゴリズムをテストするための標準的なベンチマークの 1 つです。

• George Doddington@NIS T、Alexis Mitchell@LD C、Mark Przybocki@NIS T、Lance Ramshaw@BB N、Stephanie Strassel@LD C、Ralph Weischedel@BB N。自動コンテンツ抽出 (ACE) プログラム - タスク、データ、および評価。2004

• MUC - ACEの前身。
• ACE は 2013-09-25 にWayback Machine (LDC)にアーカイブされました
• ACE (NIST)