Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conversational Machine Reading Comprehension for Vietnamese Healthcare Texts

論文の概要: Conversational Machine Reading Comprehension for Vietnamese Healthcare Texts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01542v1
Date: Tue, 4 May 2021 14:50:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-05 13:00:56.132521
Title: Conversational Machine Reading Comprehension for Vietnamese Healthcare Texts
Title（参考訳）: ベトナムの医療用テキストの会話機械読解
Authors: Son T. Luu, Mao Nguyen Bui, Loi Duc Nguyen, Khiem Vinh Tran, Kiet Van Nguyen, Ngan Luu-Thuy Nguyen
Abstract要約: 対話機械読解のためのベトナム語コーパス(ViCoQA)を提案する。 ViCoQAは1万の質問から成り、2000件以上のヘルスニュース記事に関する回答がある。 ViCoQAコーパスの対話と読解に関するいくつかのベースラインモデルを評価します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2446672595462589
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Machine reading comprehension (MRC) is a sub-field in natural language processing or computational linguistics. MRC aims to help computers understand unstructured texts and then answer questions related to them. In this paper, we present a new Vietnamese corpus for conversational machine reading comprehension (ViCoQA), consisting of 10,000 questions with answers over 2,000 conversations about health news articles. We analyze ViCoQA in depth with different linguistic aspects. Then, we evaluate several baseline models about dialogue and reading comprehension on the ViCoQA corpus. The best model obtains an F1 score of 45.27%, which is 30.91 points behind human performance (76.18%), indicating that there is ample room for improvement.
Abstract（参考訳）: machine reading comprehension (mrc) は自然言語処理や計算言語学におけるサブフィールドである。 MRCはコンピュータが構造化されていないテキストを理解し、それに関連する質問に答えることを目的としている。本稿では,2000件以上の健康ニュース記事に関する回答を含む1万質問からなる,対話型機械読解のための新しいベトナム語コーパス(vicoqa)を提案する。言語的側面の異なるViCoQAを詳細に分析する。そこで我々は,ViCoQAコーパス上で対話と読解に関するベースラインモデルを評価した。最良のモデルではF1スコアが45.27%であり、これは人間のパフォーマンス(76.18%)に30.91ポイント遅れている。

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