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J-GLOBAL ID：202102224771013548   整理番号：21A0441978

AQAD:テキストの機械理解のための17,000+アラビア問題【JST・京大機械翻訳】

AQAD: 17,000+ Arabic Questions for Machine Comprehension of Text

著者 (5件)： Atef Adel (Alexandria University,Egypt) ,  Mattar Bassam (Alexandria University,Egypt) ,  Sherif Sandra (Alexandria University,Egypt) ,  Elrefai Eman (Alexandria University,Egypt) ,  Torki Marwan (Alexandria University,Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： AICCSA  ページ： 1-6  発行年： 2020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： 質問応答データセットのための現在のアラビアマシン読書は,重要な欠点に悩まされる。利用可能なデータセットは,小型高品質収集または大規模低品質データセットである。前述の問題に取り組むために,著者らのアラビア語質問-アンスワーデータセット(AQAD)を提示した。AQADは,1,000+質問と回答から成る大規模高品質データセットの新しいアラビア読解である。AQADデータセットを収集するために,完全に自動化されたデータコレクタを提示した。この集熱器は,抽出質問回答タスクのためのアラビア語Wikipedia論文のセットで働いている。選択した記事は,よく知られたStanford Quession Answering Dataset(SQuAD)で使用された論文にマッチした。機械読取質問回答問題に対する2つの最先端モデルを使用したAQADデータセットに関する評価結果を提供した。すなわち,BERTとBIDAFモデルは,AQADデータセット上で0.37と0.32F-1測度をもたらす。Copyright 2021 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： *測度 ,  自動化
準シソーラス用語： 読書 ,  アラビア語 , 【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 (2件)： 理解 ,  アラビア