MEDVEĎ, Marek, Aleš HORÁK a Daša KUŠNIRÁKOVÁ. Question and Answer Classification in Czech Question Answering Benchmark Dataset. Online. In Ana Rocha, Luc Steels, Jaap van den Herik. Proceedings of the 11th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, Volume 2. Prague, Czech Republic: SCITEPRESS, 2019, s. 701-706. ISBN 978-989-758-350-6. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.5220/0007396907010706.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Question and Answer Classification in Czech Question Answering Benchmark Dataset
Autoři MEDVEĎ, Marek (703 Slovensko, garant, domácí), Aleš HORÁK (203 Česká republika) a Daša KUŠNIRÁKOVÁ (703 Slovensko).
Vydání Prague, Czech Republic, Proceedings of the 11th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, Volume 2, od s. 701-706, 6 s. 2019.
Nakladatel SCITEPRESS
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10200 1.2 Computer and information sciences
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14330/19:00107362
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-989-758-350-6
Doi http://dx.doi.org/10.5220/0007396907010706
UT WoS 000671841000075
Klíčová slova anglicky Question Answering; Question Classification; Answer Classification; Czech; Simple Question Answering Database; SQAD
Štítky firank_B
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 28. 4. 2020 07:52.
Anotace
In this paper, we introduce a new updated version of the Czech Question Answering database SQAD v2.1 (Simple Question Answering Database) with the update being devoted to improved question and answer classification. The SQAD v2.1 database contains more than 8,500 question-answer pairs with all appropriate metadata for QA training and evaluation. We present the details and changes in the database structure as well as a new algorithm for detecting the question type and the actual answer type from the text of the question. The algorithm is evaluated with more than 4,000 question answer pairs reaching the F1-measure of 88% for question typed and 85% for answer type detection.
Návaznosti
GA18-23891S, projekt VaVNázev: Hyperintensionální usuzování nad texty přirozeného jazyka
Investor: Grantová agentura ČR, Hyperintensionální usuzování nad texty přirozeného jazyka
MUNI/A/1018/2018, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VIII.
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VIII., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 17. 7. 2024 07:24