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J-GLOBAL ID：202002214402534294   整理番号：20A1929219

ストーリーエンディングを予測するための物語コヒーレンスベースニューラルネットワークモデル【JST・京大機械翻訳】

A Story Coherence based Neural Network Model for Predicting Story Ending

著者 (6件)： Li Qian (CCCE, Nankai University, Tianjin, China) ,  Li Ziwei (CCCE, Nankai University, Tianjin, China) ,  Wei Jin-Mao (CCCE, Nankai University, Tianjin, China) ,  Yang Zhenglu (CCCE, Nankai University, Tianjin, China) ,  Gu Yanhui (Nanjing Normal University, Nanjing, China) ,  Kiran R. Uday (Institute of Industrial Science, University of Tokyo, Tokyo, Japan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WWW ’18  ページ： 119-120  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ストーリーの終了を予測することは,ROC Story Cloze Task(SCT)の場合のように,かなり注目されている興味深い問題である。いくつかの研究がこの問題に取り組んでいるが,その性能は層理解の無効性のため不満足である。本論文では,十分に設計された最適化で,層コヒーレンスベースのニューラルネットワークモデル(SCNN)を構築することを提案する。予備評価は,最先端の手法よりも優れているモデルの有効性を実証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *ニューラルネットワーク ,  自然言語処理 ,  有効性
準シソーラス用語： *神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 自然言語処理 ,  ニューラルネットワーク ,  話す話

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ストーリー ,  予測 ,  物語