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J-GLOBAL ID：202202290026436875   整理番号：22A1104829

構造は重要か?複雑な情報ニーズに応えるためのデータ対テキスト生成の利用【JST・京大機械翻訳】

Does Structure Matter? Leveraging Data-to-Text Generation for Answering Complex Information Needs

著者 (5件)： Djeddal Hanane (CNRS-ISIR, Sorbonne University, Paris, France) ,  Gerald Thomas (CNRS-ISIR, Sorbonne University, Paris, France) ,  Soulier Laure (CNRS-ISIR, Sorbonne University, Paris, France) ,  Pinel-Sauvagnat Karen (Universite Paul Sabatier, IRIT, Toulouse, France) ,  Tamine Lynda (Universite Paul Sabatier, IRIT, Toulouse, France)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13186  ページ： 93-101  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： 本研究では,複雑な情報ニーズに対する自然言語における構造化回答を提供することである。特に,データツーテキスト生成の展望から生成モデルを使用する。中間計画を生成することにより回答を構造化することを目的とするコンテンツ選択と計画パイプラインの使用を提案した。実験評価は,TREC Complex Answer Retrieval(CAR)データセットを用いて行った。生成された回答とその対応構造の両方を評価し,テキスト対テキストモデルと比較して計画ベースモデルの有効性を示した。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： データ ,  自然言語 ,  *情報需要 ,  有効性 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： TREC ,  生成モデル ,  実験評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 回答生成 ,  複雑な探索タスク ,  データ-テキスト生成

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (1件)： 情報ニーズ