文献

J-GLOBAL ID：202102282399755461   整理番号：21A0493798

BERT-CNNに基づく映画原音響知能対話システム【JST・京大機械翻訳】

Movie Soundtrack Intelligent Question and Answer System Based on BERT-CNN

著者 (3件)： Huang Dongjin (上海大学 上海電影学院,上海 200072) ,  Qin Han (上海大学 上海電影学院,上海 200072) ,  Guo Hao (上海大学 上海電影学院,上海 200072)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 30  号： 11  ページ： 158-162  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 知的対話は自然言語処理分野における非常に重要な研究焦点であり,従来の知的質問はユーザの意図を正確に理解できず,正確な答えを返すことができない。そこで,BERT-CNNアルゴリズムに基づくインテリジェント対話システムを提案し,映画の原音領域に適用して,高速で正確に関連情報をフィードバックすることができた。最初に,映画原音の知識マップを構築し,ノード実体と実体間の関係を確立し,Neo4jグラフデータベースを用いてデータを蓄積した。次に,ルールと辞書に基づく方法によるエンティティ認識を行い,BERT-CNN分類アルゴリズムを利用してユーザ意図を分類した。最後に、ユーザーの意図と実体によって、質問文を知識マップの質問文に転化し、データベースに問い合わせた後に結果を返す。実験結果は,構築した映画原音響知能質問応答システムが実現可能であり,BERT-CNN分類アルゴリズムを採用して,分類精度が91.24%に達して,リアルタイムで質問応答の正しいフィードバックを得ることができて,精度が95%以上に達することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  データベース ,  *音響 ,  自然言語処理 ,  質問応答システム ,  会話
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  分類精度 ,  実時間 ,  *対話システム ,  エンティティ ,  質問応答 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 映画 ,  知能 ,  対話システム