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J-GLOBAL ID：201902264670407598   整理番号：19A1540766

ATNET 注意と注意の注意によるクローズスタイル質問の応答【JST・京大機械翻訳】

ATNet: Answering Cloze-Style Questions via Intra-attention and Inter-attention

著者 (3件)： Fu Chengzhen (Department of Machine Intelligence, Peking University, Beijing, China) ,  Li Yuntao (Department of Machine Intelligence, Peking University, Beijing, China) ,  Zhang Yan (Department of Machine Intelligence, Peking University, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11440  ページ： 242-252  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,文書上のクローズスタイル質問に答えるために,ATNetと名付けた新しいフレームワークを提案した。符号器位相におけるこのモデルは,意味論の特定の側面に注意を払う各空間の表現により,すべての文脈的埋込みを複数の潜在的意味空間に投影する。全ドキュメント間の長期依存性は,内部注意モジュールを介して捕捉される。検索された依存性情報が融合され,以前のトークン埋め込みが露出される程度を制御するために,ゲートが生成される。次に,相互作用フェーズにおいて,文脈は,情報集約を達成するために,異なる意味空間を横切る質問によって整列した。具体的には,洗練された特徴集合に基づく注意を計算する。実験とアブレーション研究はATNetの有効性を実証した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  相互作用 ,  *トークン ,  位相 ,  アブレーション ,  符号器 ,  有効性
準シソーラス用語： 情報集約 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 質問応答 ,  注意 ,  注意

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 注意 ,  スタイル ,  質問 ,  応答