ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

マスク言語モデルによる英文空所補充問題の解答能力に関する分析

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230141
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230141
92c2596a-8a04-4913-8e47-e9d853125e98
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-2V-07.pdf IPSJ-Z85-2V-07.pdf (312.9 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル マスク言語モデルによる英文空所補充問題の解答能力に関する分析
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
愛媛大
著者所属
愛媛大
著者所属
愛媛大
著者所属
九大
著者所属
阪大
著者名 田中, 康介

× 田中, 康介

田中, 康介

Search repository
吉見, 菜那

× 吉見, 菜那

吉見, 菜那

Search repository
梶原, 智之

× 梶原, 智之

梶原, 智之

Search repository
内田, 諭

× 内田, 諭

内田, 諭

Search repository
荒瀬, 由紀

× 荒瀬, 由紀

荒瀬, 由紀

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では、BERTやその派生モデルが英文空所補充問題をどの程度解けるのか調査した。短文の空所を選択肢から選ぶ形式の大学入試の問題における評価実験の結果、マスク言語モデルは全体として9割を超える正解率を達成することがわかった。また、BERTは文法の問題よりも慣用表現の問題を得意とするが、ALBERTは反対の性質を持つなど、モデルごとに得意とする問題種別に違いがあることが明らかになった。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 707-708, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 11:16:24.815028
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3