MEDVEĎ, Marek, Aleš HORÁK a Radoslav SABOL. Improving RNN-based Answer Selection for Morphologically Rich Languages. Online. In Ana Rocha, Luc Steels, Jaap van den Herik. Proceedings of the 12th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. Portugal: SCITEPRESS, 2020, s. 644-651. ISBN 978-989-758-395-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.5220/0008979206440651.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Improving RNN-based Answer Selection for Morphologically Rich Languages
Autoři MEDVEĎ, Marek (703 Slovensko, domácí), Aleš HORÁK (203 Česká republika, garant, domácí) a Radoslav SABOL (703 Slovensko, domácí).
Vydání Portugal, Proceedings of the 12th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, od s. 644-651, 8 s. 2020.
Nakladatel SCITEPRESS
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10200 1.2 Computer and information sciences
Stát vydavatele Portugalsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14330/20:00114091
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-989-758-395-7
ISSN 2184-433X
Doi http://dx.doi.org/10.5220/0008979206440651
UT WoS 000570769000069
Klíčová slova anglicky Question Answering; Question Classification; Answer Classification; Czech; Simple Question Answering Database; SQAD
Štítky firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 28. 4. 2021 18:01.
Anotace
Question answering systems have improved greatly during the last five years by employing architectures of deep neural networks such as attentive recurrent networks or transformer-based networks with pretrained con- textual information. In this paper, we present the results and detailed analysis of experiments with the largest question answering benchmark dataset for the Czech language. The best results evaluated in the text reach the accuracy of 72 %, which is a 4 % improvement to the previous best result. We also introduce the newest version of the Czech Question Answering benchmark dataset SQAD 3.0, which was substantially extended to more than 13,000 question-answer pairs, and we report the first answer selection results on this dataset which indicate that the size of the training data is important for the task.
Návaznosti
GA18-23891S, projekt VaVNázev: Hyperintensionální usuzování nad texty přirozeného jazyka
Investor: Grantová agentura ČR, Hyperintensionální usuzování nad texty přirozeného jazyka
VytisknoutZobrazeno: 21. 6. 2024 11:22