書誌事項
- タイトル別名
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- Semi-Supervised Extractive Question Summarizer Using Question-Answer Pairs and its Learning Methods
- シツモン-カイトウ ペア オ カツヨウ スル ハンキョウシ アリ チュウシュツガタ シツモン ヨウヤク モデル ト ソノ ガクシュウホウ
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説明
<p>本稿は質問を対象とした抽出型要約を扱う.ニューラルネットワークによる抽出型要約モデルの学習には,大規模なラベル付きデータが必要となる.ユーザが自由に記述する Yahoo! 知恵袋などのコミュニティ QA (CQA) に投稿される質問に対しては,ラベル付きデータの獲得が難しい.そこで,本研究ではラベル付きデータが不足する問題を軽減するため,小規模な人手ラベル付きデータに加え,CQA から大量に獲得可能な質問-回答ペアを活用する,半教師あり要約モデルを提案する.また,提案モデルの学習法として,質問-回答ペアを活用した事前学習,同時学習,Distant Supervision による疑似ラベルの活用,サンプリング手法などを提案する.従来の半教師あり学習の枠組みでは考慮されてこなかった,質問-回答といったペア構造から,効率的に要約モデルを学習する手法を考察する.実験より,適切なサンプリング法や疑似ラベルを用いた同時学習手法により,特にラベル付きデータが小規模な場合に良い性能を示したことを報告する.</p>
収録刊行物
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- 自然言語処理
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自然言語処理 27 (4), 825-852, 2020-12-15
一般社団法人 言語処理学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390287363460231552
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- NII論文ID
- 130007998366
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- NII書誌ID
- AN10472659
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- ISSN
- 21858314
- 13407619
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- NDL書誌ID
- 031204583
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- Crossref
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可