人工知能/計算機に思考させる
Artificial intelligence
読解問題を作る人工知能
Making AI create Reading Comprehension Tasks
機械読解における質問回答ペアの生成モデル
A Generative Model of Question-Answer Pairs for Machine Reading Comprehension
代表者名
篠田 一聡
Kazutoshi Shinoda
共同発表者名
相澤彰子
所属分野
コンテンツ科学研究系|連携大学院
Digital Content and Media Sciences Research Division Cooperation with Graduate Schools

要旨
機械に文章を読ませて理解させる能力を測る、機械読解というタスクがある。機械読解では与えられた質問の答えを文章から抜き出して答えることが目的である。その質問と回答のペアの生成モデルは2つの応用によって機械が読解する能力を助けられることが知られている。本研究ではその生成モデルが多様な質問回答ペアに対応可能となるように拡張を行った。
There is a task called machine reading comprehension that measures the ability of a machine to read and understand documents. In machine reading comprehension, one of the purposes is to extract the answer to a given question from a given document. It is known that the question-answer pair generative model can aid a machine’s ability to read by two applications. In this research, we extended the generative model so that it can deal with various question-answer pairs.