MEDVEĎ, Marek, Aleš HORÁK a Radoslav SABOL. Employing Sentence Context in Czech Answer Selection. In Sojka P., Kopeček I., Pala K., Horák A. Text, Speech, and Dialogue. TSD 2020. Switzerland: Springer, Cham, 2020, s. 112-121. ISBN 978-3-030-58322-4. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58323-1_12.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Employing Sentence Context in Czech Answer Selection
Autoři MEDVEĎ, Marek (703 Slovensko, garant, domácí), Aleš HORÁK (203 Česká republika, domácí) a Radoslav SABOL (703 Slovensko, domácí).
Vydání Switzerland, Text, Speech, and Dialogue. TSD 2020, od s. 112-121, 10 s. 2020.
Nakladatel Springer, Cham
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Švýcarsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/20:00114572
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-030-58322-4
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58323-1_12
UT WoS 000611543200012
Klíčová slova anglicky question answering;answer selection;Czech;answer context;morphologically rich languages
Štítky firank_B
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 29. 4. 2021 08:12.
Anotace
Question answering (QA) of non-mainstream languages requires specific adaptations of the current methods tested primarily with very large English resources. In this paper, we present the results of improving the QA answer selection task by extending the input candidate sentence with selected information from preceding sentence context. The described model represents the best published answer selection model for the Czech language as an example of a morphologically rich language. The text contains thorough evaluation of the new method including model hyperparameter combinations and detailed error discussion. The winning models have improved the previous best results by 4% reaching the mean average precision of 82.91%.
Návaznosti
GA18-23891S, projekt VaVNázev: Hyperintensionální usuzování nad texty přirozeného jazyka
Investor: Grantová agentura ČR, Hyperintensionální usuzování nad texty přirozeného jazyka
VytisknoutZobrazeno: 15. 5. 2024 02:49