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J-GLOBAL ID：202002266177045088   整理番号：20A0267249

COCOQA:知識グラフ上での符号化のための質問応答【JST・京大機械翻訳】

CocoQa: Question Answering for Coding Conventions Over Knowledge Graphs

著者 (6件)： Du Tianjiao (Shanghai Jiao Tong University) ,  Cao Junming (Shanghai Jiao Tong University) ,  Wu Qinyue (Shanghai Jiao Tong University) ,  Li Wei (Shanghai Jiao Tong University) ,  Shen Beijun (Shanghai Jiao Tong University) ,  Chen Yuting (Shanghai Jiao Tong University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ASE  ページ： 1086-1089  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： 符号化規約はソフトウェア品質保証において重要な役割を果たす。しかしながら,符号化規約は,通常,情報的に提示され,プログラマが使用するのに便利である。本論文では,符号化会議に関するプログラマの質問に答えるシステム,CocoQaを提示した。符号化のための知識グラフを質問することにより,CocoQaは質問を質問する。それは,1)質問をSPARQL質問に分割するサブグラフマッチングアルゴリズム,2)検索されたパラグラフからの回答を検出するためにエンドツーエンドニューラルネットワークを用いる機械理解アルゴリズム,を使用する。著者らは,CocoQaを実装し,それを符号化規約QAデータセット上で評価した。結果は,CocoQaが正確に符号化会議に関する質問に答えることができることを示した。特に,CocoQaは82.92%の精度と91.10%の再現率を達成できる。リポジトリ:https://github.com/14dtj/CocoQa/ビデオhttps://youtu.be/VQaXi1WydAU。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： アルゴリズム ,  部分グラフ ,  リポジトリ ,  *プログラマ ,  ニューラルネットワーク ,  録画装置 ,  エンドツーエンド方式
準シソーラス用語： 再現率 ,  マッチングアルゴリズム ,  SPARQL ,  ソフトウェア品質 , 【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 (3件)： 知識グラフ ,  符号化 ,  質問応答