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    2035 research outputs found

    海外研修経験から見えた大学図書館

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    研修名:2022年度大学図書館職員短期研修 開催期間:2022年10月18日(火)~10月21日(金) 主催:東京大学附属図書館、京都大学附属図書館、国立情報学研究所othe

    コアファシリティでの 測定データ迅速利活⽤のフレームワーク: 分析室DMS−全学データ集約基盤ONION−Gakunin RDM

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    第23回大学図書館と国立情報学研究所との連携・協力推進会議配布資料

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    会議名:第23回大学図書館と国立情報学研究所との連携・協力推進会議 開催場所:オンライン 日時:2022年2月16日(水)15:00~17:00conference objec

    NII Today 95

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    未知の智を創る SINET6、ついに始動!othe

    SPARC Japan セミナー2021 「研究データポリシーが目指すものとは」 学術情報インフラが実現する研究データの管理と循環 ドキュメント

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    SPARC Japan セミナー2021「研究データポリシーが目指すものとは」 開催場所:オンライン開催 日時:2022年2月22日(火)13:00-16:55conference objec

    大学図書館員のためのIT総合研修 2022 実習シナリオ

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    研修名:2022年度大学図書館員のためのIT総合研修 開催期間:2022年8月24日(水)~8月26日(金) 主催:国立情報学研究所othe

    データ駆動型科学に向けた研究支援体制の整備―豪州事例を中心に

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    令和4年度第1回研究データ基盤運営委員会議事要旨

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    SLWWW at the NTCIR-16 WWW-4 Task

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    The SLWWW team participated in the NTCIR-16 We Want Web with CENTRE (WWW-4) task. This paper reports our approach and results in the ad hoc web search task. We applied two different methods to generate NEW runs, COIL (Contextualized Inverted List) and PARADE (Passage Representation Aggregation for Document Reranking). We also tried to reproduce the KASYS run which was a top-performing run in the WWW-3 task.conference pape

    A Cascade Model for Argument Mining in Japanese Political Discussions: the QA Lab-PoliInfo-3 Case Study

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    The rVRAIN team tackled the Budget Argument Mining (BAM) task, consisting of a combination of classification and information retrieval sub-tasks. For the argument classification (AC), the team achieved its best performing results with a five-class BERT-based cascade model complemented with some handcrafted rules. The rules were used to determine if the expression was monetary or not. Then, each monetary expression was classified as a premise or as a conclusion in the first level of the cascade model. Finally, each premise was classified into the three premise classes, and each conclusion into the two conclusion classes. For the information retrieval (i.e., relation ID detection or RID), our best results were achieved by a combination of a BERT-based binary classifier, and the cosine similarity of pairs consisting of the monetary expression and budget dense embeddings.conference pape

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