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J-GLOBAL ID:202202231443150224   整理番号:22A0443194

短いテキストにおける議論のモデル化:ソーシャルメディア論争の事例【JST・京大機械翻訳】

Modelling argumentation in short text: A case of social media debate
著者 (5件):
資料名:
巻: 115  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0733A  ISSN: 1569-190X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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人工知能(AI)の技術的学習と機械学習の上昇は,自然言語処理(NLP)と自然言語理解タスクの過多で著しい進歩を引起こした。これらのタスクの1つは,近年大きな関心を受け,将来の意思決定システム,行動モデリング,および自然言語理解問題のための重要領域と見なされる議論マイニングである。最近まで,計算議論方式のような自然言語モデリングタスクは,社会メディアに関する公衆の議論のように,実生活設定で起こり得る予想外の行動を低減する,説得力のある essayのような制御された環境でしばしばテストされた。さらに,AIサービスの信頼と説明可能性を高めるための成長需要は,AIソリューションの成果における信頼性を増加させるためのモデリングスキームの設計と採用を指示した。本論文では,短いテキストにおけるモデリング議論の探求を試み,Argumentation Detection(AFAD)に対する名前抽象フレームワークの下での議論検出のための新しいフレームワークを提案した。さらに,ルールベースメカニズムを開発し,データ駆動解と結果を比較する非常に短いテキストに対する提案フレームワークの適用性を調べるために,異なる概念実証実装を提供した。最終的に,不均衡データセット上の少数クラスにおける正しい予測を増加するために,展開法の組み合わせを適用した。この知見は,モデリングプロセスが技術的研究に対して固体地盤を提供し,一方,ハイブリッド解は,人間言語と推論のより深い理解を提供する広範囲のNLP関連タスクに適用する可能性を有することを示唆する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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自然語処理  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (3件):
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