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Automatic Discovery of Lexical Patterns using Pattern Extraction Algorithm to Identify Personal Name Aliases with Entities

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Software Engineering and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.12 (2015.12)바로가기
  • 페이지
    pp.165-176
  • 저자
    A. Muthusamy, A. Subramani
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A268842

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The personal name aliases are extremely significant in information retrieval to retrieve complete information about a personal name from the web, as some of the web pages of the person may also be referred by his or her alias name / nick name / real name. There is a rapid growth in people searching where the personal name aliases are concerned. We proposed a pattern generator which includes automatic: lexical pattern extraction algorithm and attribute extraction algorithm. We exploit three data set of known Personal names (consisting of alias name, real name, and nick name), Profession and location names of a person as training semi-structured data set to efficiently extract lexical patterns. The extracted patterns are ranked according to F-Score. It conveys information related to alias names from contingency table returned by web search engine. The extracted lexical patterns (profession pattern and location name pattern) are often used to optimize candidate personal name aliases with attributes of a person availed in the contingency table, the non-frequent items are discarded from the contingency table. Next, we ranking the candidate alias in contingency table, Graph mining ranking algorithm with various similarity measures are used then to measure the strength of association between a name and a candidate alias, co-occurrence statistics are computed.

목차

Abstract
 1. Introduction
  1.1. Problem Identification
 2. Literature Review
  2.1. Limitations
 3. Related Work
  3.1. Extracting Lexical Patterns from Snippets
  3.2. Extracting Candidate Aliases from Snippets
  3.3. Lexical Pattern Frequency
 4. Method
  4.1. Overview
  4.2. Constructing Training Data Set
  4.3. Pattern Extraction Algorithm
 5. Evaluation Schemes
 6. Conclusion and Discussion
 References

키워드

Semantic web Information extraction Text mining

저자

  • A. Muthusamy [ Research Scholar, Research & Development Centre, Bharathiar University, Coimbatore, Tamilnadu, India ] Corresponding Author
  • A. Subramani [ Assistant Professor, Department of Computer Science, Govt. Arts College, Dharmapuri, Tamilnadu, India ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Software Engineering and Its Applications
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1738-9984
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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