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J-GLOBAL ID：202002271015221810   整理番号：20A2274323

交差言語オープン質問応答のためのクロスレイヤ接続ベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Cross-Layer Connection Based Approach for Cross-Lingual Open Question Answering

著者 (4件)： Li Lin (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Kong Miao (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Li Dong (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Zhou Dong (Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, Hunan, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12430  ページ： 470-481  発行年： 2020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： 交差言語オープンドメイン質問回答(Open-QA)は,ますます重要な話題になった。モノリンガルモデルを訓練するとき,教師つき訓練のために多数のラベル付きデータを用いることが,しばしば必要であり,それは,特に低資源言語のために,実際の応用を困難にする。最近,多言語BERTモデルのおかげで,ゼロショット交差言語QAと呼ばれる新しいタスクが,この分野で出現し,即ち,資源を豊富にし,他の言語で直接テストする言語のモデルを訓練する。現在の研究における既存の問題は,2つの主な点を含んでいる。1つは文書検索段階にあり,類似性計算のための多言語プレトレーニングモデルの直接作業は不十分な検索精度をもたらす。もう片方は回答抽出の段階にあり,回答は検索された文書に関連した異なるレベルの抽象化を含み,深い探査を必要とする。本論文は,交差言語Open-QAのための交差層接続ベースの方式を提唱した。それは,Match-Retrievalモジュールと接続-Extractionモジュールから成る。検索モジュールにおける整合ネットワークは,検索品質を改善するために学習された特徴に関する発見的調整と拡張を行う。回答抽出モジュールにおいて,深い意味特性の再利用を,交差層接続を通してネットワーク構造レベルで実現した。公開交差言語Open-QAデータセットに関する実験結果は,最先端の方法に関して著者らの提案した方式の優位性を示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  *言語 ,  ネットワーク ,  文献検索 ,  教師つき学習 ,  ネットワーク構造 ,  再利用 ,  類似性
準シソーラス用語： 多言語 ,  検索精度 ,  *クロスレイヤ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クロス言語オープンQA ,  意味論的特徴 ,  発見的調整 ,  クロスレイヤ接続

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 交差 ,  言語 ,  質問応答 ,  クロスレイヤ