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J-GLOBAL ID：202202213884065771   整理番号：22A0416334

リンク文法に基づく教師なし文脈駆動型質問応答【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Context-Driven Question Answering Based on Link Grammar

著者 (5件)： Ramesh Vignav (Saratoga High School, Saratoga, USA) ,  Ramesh Vignav (SingularityNET Foundation, Amsterdam, The Netherlands) ,  Kolonin Anton (SingularityNET Foundation, Amsterdam, The Netherlands) ,  Kolonin Anton (Aigents, Novosibirsk, Russian Federation) ,  Kolonin Anton (Novosibirsk State University, Novosibirsk, Russian Federation)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13154  ページ： 210-220  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 一般的会話知能(GCI)は人工一般知能(AGI)のコア側面の1つと考えることができるが,現在,AGIと自然言語処理(NLP)の分野の間に最小重複が存在する。少数のAGIアーキテクチャは,自然言語を理解,生成することができ,ほとんどのNLPシステムは,人間言語の様々な複雑なドメインに一般化できない,あるいは,解釈,制御,あるいは,意味を解釈できない,非常に訓練された深いニューラルネットワークモデルに一般化できない,ハード符号化,特殊化ルール,およびフレームワークのいずれかに依存する。本論文では,文生成のための最近発表された「Generator」アルゴリズムの拡張として構築される質問応答(QA)のための解釈可能な「文脈的Generator」アーキテクチャを提案し,それは,種子単語のリストとして構造化する質問に対して,文法的に有効な回答を生成する。著者らは,SingularityNETの”小世界”POC-EnglishコーパスからのクエリとStanford Quession Answering Datasetからのクエリの結果により,自動で閉じたドメインQAを実行するためのこのアーキテクチャの可能性を実証した。全体として,本研究は,プロト-AGI NLPパイプラインへのGCIのより大きな度合いをもたらす。提案したQAアーキテクチャはオープンソースであり,MIT Licenseの下でGitHub上で見つけることができる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 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 ,  言語 ,  自然言語処理 ,  *文法 ,  自然言語 ,  計算機アーキテクチャ ,  単語 ,  コーパス ,  会話
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  文章生成 ,  自然言語生成 ,  クエリー ,  オープンソース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 一般会話知能 ,  解釈可能な自然言語処理 ,  自然言語生成 ,  質問応答 ,  リンク文法

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： リンク ,  文法 ,  教師 ,  文脈 ,  質問応答