ベトナムの複数選択機械読解理解のための外部知識による語彙ベースアプローチの強化【JST・京大機械翻訳】

Van Nguyen Kiet; Tran Khiem Vinh; Luu Son T.; Nguyen Anh Gia-Tuan; Nguyen Ngan Luu-Thuy

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202189568319 整理番号：22P0101407

ベトナムの複数選択機械読解理解のための外部知識による語彙ベースアプローチの強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing lexical-based approach with external knowledge for Vietnamese multiple-choice machine reading comprehension

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (5件)： , , , ,
資料名：
発行年： 2020年01月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ベトナム語は世界で17番目に普及している自然話者言語であるが,ベトナムの機械読解理解(MRC),テキストの理解の課題,それについての質問に答える課題について多くの研究がなされていない。この理由の一つは,このタスクのための高品質ベンチマークデータセットの欠如のためである。本研究では,小学校生徒の読解理解に一般的に使用される417のベトナム語テキストに基づいて,2783対の多重選択質問と回答からなるデータセットを構築した。さらに,意味類似性測度と外部知識源を利用する語彙ベースMRC法を提案し,与えられたテキストから質問と抽出回答を分析した。提案モデルの性能をいくつかのベースライン語彙ベースおよびニューラルネットワークベースモデルと比較した。著者らの提案方法は,精度によって61.81%を達成して,それは最良のベースラインモデルより5.51%高かった。また,著者らのデータセットに関する人間性能を測定し,機械モデルと人間性能の間に大きなギャップがあることを見出した。これは,このタスクに関して著しい進展がなされることを示している。データセットは,研究目的のためにWebサイトで自由に利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , CAI , 情報加工一般

, , , , ,

前のページに戻る