「共起関係」に関連した英語例文の一覧と使い方 - Weblio英語例文検索

我々は上位20語の共起語について、その間に何らかの関係があるかどうかを調べた。例文帳に追加

We examined the top twenty co-occurring terms to see if there are any relationships between them.  - Weblio英語基本例文集

電子化された複数の文書に記載された事象間の、時間的な前後関係や共起関係を操作者に分かりやすく提示すること。例文帳に追加

To present the preceding/following time relation or co-occurrence information of events described in plural electronic documents easily for an operator to comprehend. - 特許庁

頻度算出部１７は、校正前文書において共起関係が出現する頻度及び校正後文書において共起関係が出現する頻度を夫々算出する。例文帳に追加

A frequency calculation part 17 calculates the frequency of the appearance of the co-occurrence relation in the pre-calibration document and the frequency of the appearance of the co-occurrence relation in the post-calibration document. - 特許庁

さらに、差分算出部１９が、校正後の共起頻度から校正前の共起頻度を差し引いた差分を算出し、共起関係に含まれる要素を次元軸とし差分を成分とする差分ベクトルを生成する。例文帳に追加

Furthermore, a difference calculation part 19 calculates a difference by subtracting the pre-calibration co-occurrence frequency from the post-calibration co-occurrence frequency, and generates a difference vector with an element included in the co-occurrence relation as a dimensional axis and a difference as a component. - 特許庁

メタデータの共起関係を考慮して、コンテンツ推薦等のメタデータを利用する処理を実行できるようにする。例文帳に追加

To make it possible to perform a processing using meta-data such as content recommendation while taking the cooccurrence relationship of meta-date into consideration. - 特許庁

この枠組みは、これまでの共起関係の捉え方の拡張概念に相当するものと考えることができる。例文帳に追加

It can be thought that this framework corresponds to an expansion concept of a prior grasping way of the cooccurrence relation. - 特許庁

処理負担の増大を抑えながら、共起関係を考慮した関連度を得ることが可能な関連度計算装置を提供する。例文帳に追加

To provide a relating degree calculation device capable of obtaining a relating degree considering co-occurrence relation while suppressing the increase of processing burdens. - 特許庁

そして、共起固有名検出部１３は、注目度について固有名バースト判定部１２が所定の値以上と判定した第１の固有名と共起の関係にある第２の固有名を検出する。例文帳に追加

Then, a cooccurrence proper name detection part 13 detects a second proper name having cooccurrence relation with a first proper name decided to have a predetermined value or more by a proper name burst decision part 12 for the degree of attention. - 特許庁

コンテキスト特定部５３は、ユーザからの検索要求で指定された検索条件に含まれている検索の対象となる検索対象単語と共起情報ファイル４４に記憶されている共起情報とを照合することにより、共起関係のある検索対象単語の組を共起単語グループとして抽出する。例文帳に追加

A context specification part 53 collates a retrieval target word that is a target of retrieval included in a retrieval condition designated by a retrieval request from a user and the co-occurrence information stored in the co-occurrence information file 44 to extract a set of the retrieval target words having the co-occurrence relation as a co-occurrence word group. - 特許庁

学習フェーズにおいて、ユーザの過去の位置データをもとに生成される滞在行動データの集合とスケジューラデータとの間の時間的な共起関係をもとに、滞在場所とスケジュール内容とが時間的に重なり合う確率p(c|w) を学習し、その結果を共起関係のモデル化情報として記憶する。例文帳に追加

In a learning phase, based on a temporal co-occurrence relation between a set of stay action data created based on a user's past position data and scheduler data, the probability p (c|w) that a stay place and a schedule content overlap temporally is learned, and the result is stored as modeling information of the co-occurrence relation. - 特許庁

ディレクトリ拡張部１６はディレクトリデータベース１２から入力したウェブページのＩＤのリストに対応するウェブページ集合の要素の１つ以上と参照共起関係にあるウェブページのリストを参照関係表１５を参照して検索し、参照共起度が閾値以上のウェブページのＩＤを列挙する。例文帳に追加

Referring to the reference relation table 15, a directory expanding part 16 retrieves a web page list that is in the reference cooccurrence relation between one or more elements of a web page set that corresponds to a web page ID list inputted from the directory data base 12 and enumerates web page IDs whose reference cooccurrence relation values are not less than the threshold value. - 特許庁

関連語抽出部１４は共起単語データ２２を用いて、コーパス２１中の登録済み単語と共起する単語の組の出現状況が未登録語と共起する単語の場合と類似するものを求めて、各組の統計量を基に未登録語と登録済み単語の関係度を計算して、関連語を抽出する。例文帳に追加

A related word extraction part 14, with co-occurring word data 22, finds sets of registered words and co-occurring words in the corpus 21 similar in the appearance status to the sets of the unregistered word and co-occurring words, calculates degrees of relation between the unregistered word and the registered words according to the statistic of each set, and extracts related words. - 特許庁

複数のキーワードの共起関係を評価することで、ユーザーの検索意図に適合した文書を容易に取得することができる特定情報検索機能を提供する。例文帳に追加

To provide a specific information retrieval function easily acquiring a document fitted to user's retrieving intent by evaluating the cooccurrence relationship of a plurality of keywords. - 特許庁

記述子モジュールは、名前と専門家の種類との間の関係の認識に必要な、共起するドキュメント情報を選択するための記述的なパターンを開発する。例文帳に追加

The descriptor module develops descriptive patterns for selecting co-occurent document information that is necessary for recognizing associations between names and professional classes. - 特許庁

文書中の特定範囲において特定単語に共起するキーワード候補をキーワードとして選択できるようにし、特定単語と関係性の高い単語をキーワードとして抽出する。例文帳に追加

To extract a word with high relevancy with a specified word as a keyword by enabling the selection of a keyword candidate cooccurring with the specified word in a specified range of a document as the keyword. - 特許庁

文書読出部１５が校正前文書７及び校正後文書８を読み出し、文書解析部１６がこれを解析して要素に分割し、各要素の共起関係を抽出する。例文帳に追加

A document reading part 15 reads a pre-calibration document 7 and a post-calibration document 8, and a document analysis part 16 analyses and divides them into elements, and extracts the co-occurrence relation of each element. - 特許庁

擬似単語及び／又は用語の共起頻度に基づいて、擬似単語及び／又は用語間の関係性の強さと擬似単語及び／又は用語の重要度とを計算する。例文帳に追加

On the basis of the co-occurrence frequency of a pseudo-word and/or a term, the intensity of relevance between the pseudo-word and/or the term and the level of importance of the pseudo-word and/or the term are calculated. - 特許庁

話題遷移制御装置４は、複数のキーワードを経由した、現在の話題から目的の話題への遷移を制御する装置であり、重み算出部４１と共起関係調整部４２とを備える。例文帳に追加

This topic transition controller 4 controls transition from a current topic to the target topic via a plurality of keywords and has a weight calculation part 41 and a co-occurrence relation adjustment part 42. - 特許庁

シート解析部４２は、シート読出部４１が読み出したＦＭＥＡシートの各行のテキストデータを解析し、単語間の共起関係およびその関係の強度を求めると共に、行単位での解析結果を統合することにより、複数組の単語の組み合わせにそれぞれの組み合わせの重要度を対応づけた特徴データを作成する。例文帳に追加

A sheet analysis part 42 analyzes the text data of respective rows of an FMEA (Failure Mode Effects Analysis) sheet read by a sheet read part 41, obtains a co-occurrence relationship between words and the strength of the relationship, integrates an analysis result by a row unit, and thus prepares feature data in which the importance degrees of respective combinations are made to correspond to the combinations of two or more sets of words. - 特許庁

そして、出現時期検出部１５が、時系列データを基に、共起関係が出現する時期を検出し、対応表作成部１６が、その出現する時期の後において、第１の固有名と第２の固有名との関係を示す情報を含んだ、第１の固有名と第２の固有名との固有名対応表２６を作成する。例文帳に追加

Then, an appearance period detection part 15 detects a period when the cooccurrence relation appears based on the time series data, and a corresponding table preparation part 16 prepares a proper name corresponding table 26 of the first proper name and the second proper name including information showing a relationship between the first proper name and the second proper name after the period when the cooccurrence relation appears. - 特許庁

また、既に生成済みの概念ベース中に存在する単語のベクトル値を固定した上で、上記生成済の概念ベースに存在しない単語の最適なベクトル値を、処理対象テキストにおけるカテゴリ内の単語共起関係に基づいて、推定する。例文帳に追加

Then the optimum vector value of the word not present in the generated concept base is presumed on the basis of the word cooccurrence relations in the categories in the processing-object text. - 特許庁

学習用文書集合内での意味的に共起しやすい並列概念の単語の組み合わせを、文法的な並列関係に着目して抽出して記憶させておくことで、関連単語を精度良く推定することができる関連単語検索方法を提供する。例文帳に追加

To provide a related word searching method for estimating related words with high accuracy by extracting and storing the combination of words of parallel concept semantically cooccurring in the collection of documents for learning in a state of giving attention to grammatical parallel relationship. - 特許庁

装置はさらに、換言規則群の各々に対し、代表の同義表現を決定する代表表現決定部１１８、または抽出された同義表現ペアを出現頻度もしくは共起関係によりフィルタリングする処理部１１４を含んでもよい。例文帳に追加

The device may include a representative expression deciding part 118 for deciding the representative synonymous expression to each of the group of translation rules, and a processing part 114 for filtering the extracted synonymous expression pair on the basis of the frequency of appearance or the cooccurrence relation. - 特許庁

「あるリソースにアクセスした場合に、いずれ別のあるリソースにアクセスする可能性が高い」というリソースアクセスの共起関係のうち、対象とするプログラムに依存しないものを事前に列挙してポリシ生成ルール１１０として記述しておく。例文帳に追加

Co-occurrence relation that does not rely on the target program is previously listed up of such co-occurrence relations of resource access that "the possibility of accessing certain another resource anytime in accessing a certain resource is high", and is described as the policy creation rules 110. - 特許庁

そして、抽出された各共起関係単語が、コアワード辞書にコアワードとして格納されているかを検索し、検索されたコアワードの値から、カテゴリの順位付け判定値を形成して、分類対象単語が属するカテゴリを決定する。例文帳に追加

Each extracted word with cooccurrence relation is retrieved whether it is stored as the core word in the core word dictionary, the ranking determination values of the category are formed, and the category to which the word to be classified is determined. - 特許庁

テキストデータから語彙情報を抽出するための語彙情報抽出装置において、前記テキストデータから名詞と動詞が共起したときの特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により得られる抽出結果に基づいて、前記名詞に対する前記動詞の関係が所定の関係にある名詞と動詞の組を出力する関係特定手段とを有することにより、上記課題を解決する。例文帳に追加

The vocabulary information extracting device for extracting vocabulary information from text data is provided with a feature extracting means for extracting a feature when a noun and a verb co-occur from the text data, and a relationship specifying means for outputting a combination of the noun and the verb wherein the verb has the predetermined relationship with respect to the noun based on the extracted result obtained by the feature extracting means. - 特許庁

入力されたテキストを形態素解析によって単語に分割し、これらの単語の中から、単語の出現頻度と共起関係に基づいてキーワードを抽出する手法（KeyGraph）を用いてキーワードまたはキーワード候補の単語を絞り込み、これらの単語の重みを求め、求めた各単語の重みに基づいてテキストベクトルを生成する。例文帳に追加

A method (KeyGraph) of dividing an inputted text into words through morpheme analysis and extracting a keyword based upon appearance frequencies of the words and cooccurrence relation is used to narrow down keywords or words as candidates for keywords, weights of those words are found, and a text vector is generated based on the found weights of the respective words. - 特許庁

本発明の単語分類装置及び方法では、各カテゴリについて、そのカテゴリを代表する単語であるコアワードと、そのコアワードがそのカテゴリに属する度合いを示す値の組を複数格納しているコアワード辞書と、文書を格納している文書データベースとを用意しておき、文書データベースの格納文書から分類対象単語を検索し、さらに、その共起関係にある単語を抽出する。例文帳に追加

In this word classifying device and method, for each category, a core word as a word representing the category, a core word dictionary storing a plurality of value sets indicating the level of belonging of the core word to the category, and a document database storing documents are prepared, the word to be classified is retrieved from the stored documents of the document database, and the word with the cooccurrence relation is extracted. - 特許庁

形態素解析部３により抽出された単語間の共起確率と位置関係を考慮して単語間の関連度を算出する関連度算出部６と、その関連度算出部６により算出された関連度を用いて文書の任意の区間毎に、当該区間における単語の重要度を算出する重要度算出部７とを設ける。例文帳に追加

This device comprises a relevancy calculation part 6 for calculating the relevancy between words extracted by a morphological analysis part 3, considering the cooccurrence probability and positional relation between the words, and an importance calculation part 7 for calculating, for every optional section of a document, the importance of the word in the section concerned by use of the relevancy calculated by the relefancy calculation part 6. - 特許庁