| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2018-07-02 |
| タイトル |
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タイトル |
Distant Supervisionによる質問要約 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Distant Supervision for Question Summarization |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
言語処理応用 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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東京工業大学大学院 |
| 著者所属 |
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東京工業大学大学院 |
| 著者所属 |
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ヤフー株式会社／理化学研究所AIPセンター |
| 著者所属 |
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東京工業大学科学技術創成研究院／産業技術総合研究所 |
| 著者所属 |
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東京工業大学科学技術創成研究院 |
| 著者名 |
石垣, 達也
町田, 和哉
小林, 隼人
高村, 大也
奥村, 学
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| 著者名(英) |
Tatsuya, Ishigaki
Kazuya, Machida
Hayato, Kobayashi
Hiroya, Takamura
Manabu, Okumura
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
学会での質疑応答や電子メールでのやりとりにおいて質問は広く用いられている．このような質問には，核となる質問の他に補足的な情報も付与され，ときに冗長になることがある．本研究では冗長な質問をその内容を端的に表現する 1 文の質問に要約する課題を扱う．既存研究では，コミュニティ質問応答サイトに投稿される質問の本文とタイトルの対を長文質問とその要約とみなし，教師あり要約モデルを構築する手法が提案されている．しかし，例えば日本語の Yahoo! 知恵袋などにおいてはタイトルが存在せず，先行研究のように擬似的な教師データを獲得することは困難である．そこで，本研究では，Distant Supervision に基づく抽出型質問要約器を提案する．評価実験において，提案要約器が教師あり及び教師なし学習に基づくベースライン手法を上回る性能を示した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10115061 |
| 書誌情報 |
研究報告自然言語処理（NL）
巻 2018-NL-236,
号 5,
p. 1-5,
発行日 2018-07-02
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8779 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-NL18236005.pdf (833.9 kB)
