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J-GLOBAL ID：202202238438126639   整理番号：22A1104820

グラフ注意ネットワークを用いた構造化文書上での経路検索【JST・京大機械翻訳】

Passage Retrieval on Structured Documents Using Graph Attention Networks

著者 (7件)： Albarede Lucas (Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, LIG, Grenoble, France) ,  Albarede Lucas (Schneider Electric Industries SAS, Rueil-Malmaison, France) ,  Mulhem Philippe (Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, LIG, Grenoble, France) ,  Goeuriot Lorraine (Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, LIG, Grenoble, France) ,  Le Pape-Gardeux Claude (Schneider Electric Industries SAS, Rueil-Malmaison, France) ,  Marie Sylvain (Schneider Electric Industries SAS, Rueil-Malmaison, France) ,  Chardin-Segui Trinidad (Schneider Electric Industries SAS, Rueil-Malmaison, France)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13186  ページ： 13-21  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： ページ検索システムは,質問へのそれらの推定関連性に従って,小さなテキストユニットを検索し,ランク付けすることを目的とする。通常の実践は,その関連性推定を改善するために,(文書,近傍通路など)に出現する状況を考察することである。本研究では,グラフノード埋込み方式であるグラフ注意ネットワーク(GATs)の使用を研究し,通過文脈化を行う。より正確に,著者らは最初に,いくつかの相互および文書内関係に基づく文書グラフ表現を提案した。次に,経路検索のための文脈情報を組み込むために,この表現にGATsの使用をレバーする2つの方法を研究した。構造化文書:CLEF-IP2013に対するPassage Retrievalタスクに関するアプローチを評価した。著者らの結果は,GATsの表現力と結合した文書グラフ表現が,改善された性能をもたらすより良いコンテキスト表現を可能にすることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to 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： *グラフ ,  表現 ,  情報検索システム ,  情報 ,  *ネットワーク ,  等級づけ ,  連絡通路 ,  *文書 ,  埋込み【挿入】
準シソーラス用語： *構造化文書 ,  文脈情報 ,  表現力 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 通路検索 ,  グラフ注意ネットワーク ,  実験 ,  文書表現

分類 (1件)： 検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (5件)： グラフ ,  注意 ,  構造化文書 ,  経路 ,  検索