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J-GLOBAL ID：202002239705990200   整理番号：20A1799618

畳込みニューラルネットワークによる類似のCQA質問の類似または重複【JST・京大機械翻訳】

Related or Duplicate Distinguishing Similar CQA Questions via Convolutional Neural Networks

著者 (4件)： Zhang Wei Emma (Macquarie University, Sydney, Australia) ,  Sheng Quan Z. (Macquarie University, Sydney, Australia) ,  Tang Zhejun (Ningxia University, Yinchuan, China) ,  Ruan Wenjie (Oxford University, Oxford, United Kingdom)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGIR ’18  ページ： 1153-1156  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： 研究の試みは,コミュニティ質問応答(CQA)システムにおける自動複製検出を目標とし,質問対に関する教師つき学習問題としてタスクをフレームする。しかし,これらの方法は手作業の特徴に依存しており,それらがしばしばテキスト的に類似しているので,関連および重複質問を識別する困難さをもたらす。この課題に取り組むために,質問対が複製または関連するかどうかを同定するために,ニューラルネットワークアーキテクチャを「深い」特徴を抽出するために活用することを提案する。特に,質問相関行列を構築し,質問間の単語ごとの類似性を捉えた。構築した行列は,提案した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に入力され,その中で畳み込み演算は行列の2次元を通して移動する。実世界CQAデータセットの範囲に関する経験的研究は,提案した相関行列とCNNの有効性を確認した。著者らの方法は最先端の方法より優れ,より良い分類性能を達成した。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： *複製 ,  コミュニティ ,  教師つき学習 ,  二次元 ,  類似性 ,  有効性 ,  単語
準シソーラス用語： 相関行列 ,  ニューラルネットワークアーキテクチャ ,  質問応答 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  質問応答 ,  探索品質

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  類似 ,  質問