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J-GLOBAL ID：201902247939079104   整理番号：19A1672473

キーワード拡張に基づく解ブロック抽出モデル【JST・京大機械翻訳】

Answer Chunk Extraction Model Based on Key Words′Extension

著者 (6件)： Huo Huan (上海理工大学 光電信息与計算机工程学院,上海200093;復旦大学 上海市数据科学重点実験室,上海201203) ,  Xue Yaohuan (上海理工大学 光電信息与計算机工程学院,上海,200093) ,  Zhou Chengrui (上海理工大学 光電信息与計算机工程学院,上海,200093) ,  Zou Yiting (上海理工大学 光電信息与計算机工程学院,上海,200093) ,  Jin Xuancheng (上海理工大学 光電信息与計算机工程学院,上海,200093) ,  Huang Junyang (上海理工大学 光電信息与計算机工程学院,上海,200093)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 40  号： 4  ページ： 749-754  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 質問応答機械の読み取り理解における非定長解の抽出問題に対して、本論文ではキーワード拡張に基づく解塊抽出モデルを提案した。このモデルでは、まず、回答所のブロックの中心語を確定し、即ち、テキストと問題との連合処理計算問題について、結合ベクトルの注意力値について、列入力softmax関数に従って、この確率分布行列を列挙して、全文をエルゴードし、回答所のブロックの中心語を検索した。その後、この語を中心として解答ブロック拡張を行い、各拡張後に解答ブロックと問題ベクトル間の類似程度を計算し、類似度が小さくなると、拡張を停止し、候補解ブロックの品質を最適化する。従来の解ブロック抽出モデルと比較して,このモデルは,語彙的注釈に依存せず,一方,解ブロックの生成効率を大いに改善し,そして,機械読解の精度を単純化した。実験結果は,このモデルがSQuADテストデータセットのEM(ExactMatch)とF1値に優れ,それぞれ65.7%と74.3%の精度を得たことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *キーワード ,  語彙 ,  簡素化 ,  ベクトル ,  最適化 ,  *モデル ,  品質 ,  確率分布 ,  アノテーション
準シソーラス用語： 読解 ,  類似度 ,  テキスト ,  質問応答 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： キーワード ,  拡張 ,  解 ,  モデル