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J-GLOBAL ID：202002281445351230   整理番号：20A2139246

コンテンツと人間の注意の結合学習による子供に優しい読書環境の創造【JST・京大機械翻訳】

Creating a Children-Friendly Reading Environment via Joint Learning of Content and Human Attention

著者 (7件)： He Guoxiu (Wuhan University & Alibaba Group, Wuhan, China) ,  Kang Yangyang (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Jiang Zhuoren (Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Liu Jiawei (Wuhan University & Alibaba Group, Wuhan, China) ,  Sun Changlong (Alibaba Group, Hangzhou, China) ,  Liu Xiaozhong (Indiana University Bloomington, Bloomington, IN, USA) ,  Lu Wei (Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGIR ’20  ページ： 279-288  発行年： 2020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： 技術的進歩は,青年期と子供に通じることができる,エロティック文献とポルノグラフィのオンラインのアベイラビリティの増加につながった。残念なことに,これらのインデセントコンテンツと訓練データスパース性の固有の複雑さのため,子供が簡単にアクセスできる間,サイバースペースにおけるこれらの読出を検出するのは挑戦的なタスクである。本研究では,ポータブルデバイス上で大規模の人間読解行動(ページ当たりドウェル時間)を持つ自然言語理解モデルを強化することにより,コンテンツと人間注意(GoodMan)の共同学習を,新しいフレームワークを提案した。テキストモデリングの観点から,共同学習により訓練された革新的関節注意を用いて,BiGRUを介してコンテンツの注意と人間行動の注意を調整した。データ増強展望から,同じテキスト上の様々なユーザの読解行動は,共同注意でかなりの訓練インスタンスを生成することができ,それはコールドスタート問題に対処するのに有効である。オンラインエブックデータセット(携帯機器の人間読解行動)に関する広範な実験を行った。実験結果は,タスクへの洞察を示し,代替解に対する提案モデルの優位性を示した。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： *学習 ,  ニューラルネットワーク ,  アベイラビリティ ,  子供 ,  仮想空間 ,  人間行動 ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： *読書 ,  協調学習 ,  スパース性 ,  オンライン ,  携帯機器 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 長いテキスト ,  自然言語理解 ,  ニューラルネットワーク ,  読書行動 ,  ユーザモデリング

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： コンテンツ ,  人間 ,  注意 ,  学習 ,  子供 ,  読書 ,  環境 ,  創造