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J-GLOBAL ID:202202253912121531   整理番号:22A0931021

コンポーネントベースマイクロベンチマークを用いたドイツのCOVID-19質問応答システムの品質保証【JST・京大機械翻訳】

Quality Assurance of a German COVID-19 Question Answering Systems using Component-based Microbenchmarking
著者 (10件):
資料名:
号: WSDM ’22  ページ: 1561-1564  発行年: 2022年 
JST資料番号: D0698C  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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質問応答(QA)は,チャットボットおよび他の自然言語ユーザインタフェイスの一部としてデータを検索するためにしばしば用いられる方法になった。特に,公式機関のQAシステムは,提供された情報が重要かもしれないので,システムによって計算された回答に関して高い期待を持つ。この実証において,ドイツ連邦政府と共に開発した公式COVID-19QAシステムを使用して,ドイツ市民が事故値,死亡数などに関するデータにアクセスできるようにした。高品質を確保するために,RDFを用いてQA成分間のデータを交換し,SPARQLを用いてQAシステムの機能性を検証する成分ベースアプローチを用いた。ここでは,著者らの解決策がQAシステムの開発者が,システム展開前の実装の質と,また,ライブ環境内で検証するための記述的アプローチをどのように利用することを可能にするかを示す。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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自然語処理  ,  人工知能  ,  情報検索一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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