文献

J-GLOBAL ID：202002257224178462   整理番号：20A0857623

深層学習を用いたアラビア語質問対の意味的テキスト類似性の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Semantic Textual Similarity of Arabic Question Pairs using Deep Learning

著者 (2件)： Einea Omar (Dept. Computer Science, University of Sharjah, Sharjah, UAE) ,  Elnagar Ashraf (Dept. Computer Science, University of Sharjah, Sharjah, UAE)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： AICCSA  ページ： 1-5  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  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： 質問対は質問に対する類似の質問応答対を自動的にリストするタスクである。この技術は,QuoraとStack交換のような有名なオンライン質問応答フォーラムによって使用され,そのような話題に関する重複質問の量を減少させるので,多くの注目を集めている。それは,英語言語に関するこのタスクに関して多くの研究者が働いている理由であるが,アラビア語のような他の言語に焦点を合わせていない。本論文は,最小の前処理を用いてアラビア語質問に関する質問対タスクに対する深いニューラルネットワークベースの解法を紹介した。提案したDNNモデルに対する最良の設定を調べた。実験の完全なセットを示し,提案したモデルが,予測精度測度において10%以下のベンチマークデータセットに関する文献で報告されているいくつかの既存の実装より優れていることを実証した。すなわち,NSURL 2019の質問データセットとSemEval 2017の質問応答データセットである。提案したモデルは,両データセットについて,それぞれ77%と58%の予測精度を達成した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  前処理 ,  英語 ,  ニューラルネットワーク ,  測度 ,  類似性 ,  *言語
準シソーラス用語： 予測精度 ,  オンライン ,  *アラビア語 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  アラビア語 ,  質問 ,  意味 ,  類似性 ,  予測