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J-GLOBAL ID：202202227276727031   整理番号：22A0311255

自然言語推論:多言語テキストにおける矛盾と含意の検出【JST・京大機械翻訳】

Natural Language Inference: Detecting Contradiction and Entailment in Multilingual Text

著者 (3件)： Sree Harsha Sai (Department of Computer Science, National Institute of Technology, Surathkal, Karnataka, India) ,  Krishna Swaroop K. (Department of Computer Science, National Institute of Technology, Surathkal, Karnataka, India) ,  Chandavarkar B. R. (Department of Computer Science, National Institute of Technology, Surathkal, Karnataka, India)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1483  ページ： 314-327  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  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： 自然言語推論(NLI)は,自然言語前提と自然言語仮説の間の推論関係を特徴付けるタスクである。前提と仮説は,3つの明確な方法に関連があった。仮説は,与えられた前提(詳細)から以下の論理的結論であり,仮説は誤り(混乱)または仮説であり,前提は無関係(中立)であった。NLIのためのロバストで信頼できるシステムは,真の自然言語理解のための適切な評価尺度として役立ち,いくつかの現代の応用シナリオでそのようなシステムの使用を可能にする。変換者(BERT)から最近提案された双方向エンコーダ表現をレバレッジすることにより,NLIタスクのための新しい手法を提案した。BERTのロバスト最適化変異体を利用して,文脈化された定義埋込み機構を統合し,提案NLIシステムへの大域的平均プールの使用を組み入れた。15の異なる言語からの前提仮説ペアを含むデータセットを含むいくつかの異なるベンチマークデータセットを用いて,このモデルの性能を系統的に評価し,それが優れた結果を与えることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *言語 ,  自然言語処理 ,  *自然言語 ,  符号器 ,  モデル ,  *推論 ,  カオス ,  ベンチマーク ,  言語理解 ,  ロバスト性 ,  *含意
準シソーラス用語： 自然言語理解 ,  *多言語 ,  評価尺度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 自然言語処理 ,  変圧器 ,  BERT

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 言語 ,  推論 ,  多言語 ,  矛盾 ,  含意