自然言語推論による明確化質問のランク付け【JST・京大機械翻訳】

Kumar Vaibhav; Raunak Vikas; Callan Jamie

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215934739095 整理番号：22P0182469

自然言語推論による明確化質問のランク付け【JST・京大機械翻訳】

Ranking Clarification Questions via Natural Language Inference

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発行年： 2020年08月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月17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。

自然言語問い合わせを与えられた場合,質問を問うための教育機械は,実際の自然言語処理システムにおいて大きな有用性がある。このような相互作用は,質問のより良い機械理解のための情報ギャップの充填を助けることができた。明確化質問をランク付けするタスクのために,著者らは,与えられたポスト(例えば,StackEx変化のようなQAフォーラム)における欠落している入力に対する明確化質問が,自然言語推論(NLI)の特殊ケースとして考慮することができ,そこでは,事後および最も関連する清澄質問が,情報またはコンテキストの共有潜在部分に点在するという仮説を立てた。NLIとMulti-NLIデータセットに微調整したSiamese BERTモデルから,著者らのモデルへの表現を組み込むことによって,この仮説を検証し,著者らの最良実行モデルが,StackExp変化データセットの2つの評価集合上の最先端のベースライン(精度@1)のそれぞれ40パーセントと60パーセントの相対的性能改善を得て,その結果,最先端技術を大幅に凌駕することを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , 人工知能

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