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J-GLOBAL ID：202202265097092346   整理番号：22A0964064

知的質問と応答チャットボットのための変圧器ベースの注意フローモデル【JST・京大機械翻訳】

A Transformer-based Attention Flow Model for Intelligent Question and Answering Chatbot

著者 (1件)： Xiao Yunze (Sendelta International Academy,High School Department,Shenzhen,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCRD  ページ： 167-170  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  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： 質問と回答システムは,知的音声支援の構築におけるキーステップとコアコンポーネントであり,従来の質問と回答システムは,このタスクをモデル化するために,様々な深層学習ネットワークを使用して,著者らのタスクにおいて,著者らは,モデルセマンティック特徴抽出能力を強化するために,変換器層を使用する新規ニューラルネットワークベースのモデル構造を提案して,変換器が位置情報を捕えるのに,変換器が,位置情報を捕えるのに,著者らは,モデルの時間的特徴抽出能力を強化するために,双方向LSTM層を使用するという事実を補償するために,著者らは,変換器層を使用する新しいニューラルネットワークベースのモデル構造を提案する。SQUADデータによる実験において,著者らのモデルは68.5のEM指数と77.7のFlスコアを達成して,それは著者らのモデルの有効性を証明した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *変圧器 ,  変換器 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  有効性 ,  位置情報
準シソーラス用語： 深層学習 ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 質問 ,  応答 ,  チャットボット ,  変圧器 ,  注意 ,  フロー ,  モデル