文献

J-GLOBAL ID：202102260255624352   整理番号：21A0667154

RAIN:暗黙数を持つ関係ベース算術モデル【JST・京大機械翻訳】

RAIN: A Relation-based Arithmetic model with Implicit Numbers

著者 (5件)： Bai Ziwei (School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Li Ke (School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Chen Jiayu (School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Yuan Caixia (School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Wang Xiaojie (School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCC  ページ： 2370-2375  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： アルゴリズム的質問は,機械読影における頻繁に求められた質問の1つのタイプである。演算質問に答える鍵は,候補集合から適切な数を選択し,選択した数に対して操作することにより,正確な算術表現を構築することである。以前の研究は,建築候補集合にはほとんど注目を払いておらず,通常,各個体数に依存する演算表現を構築し,それは数間の関係を無視している。したがって,本論文では,数(通過で明示的に起こる数および通過から暗黙的に推論される数)とそれらの関係を表現するための,陰数(RAIN)を持つ関係ベースの算術モデルを導入した。特に,数値関係に基づく注意(NRA)機構を提案し,数間の関係をマイニングした。公的に利用可能なデータセットDROPに関する実験結果は,RAINが63.97/67.32EM/F1を達成し,いくつかの強いベースラインより優れていることを示した。特に,それは算術問題に関して73.84/73.86EM/F1を圧倒的にする。このモデルのコードはhttps://github.com/MyPaperCode/RAINで利用可能である。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： アルゴリズム ,  *演算 ,  基準線
準シソーラス用語： *算数 ,  読影 ,  個体数 , 【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)： 算術 ,  モデル