Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inside ASCENT: Exploring a Deep Commonsense Knowledge Base and its Usage in Question Answering

論文の概要: Inside ASCENT: Exploring a Deep Commonsense Knowledge Base and its Usage in Question Answering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13662v1
Date: Fri, 28 May 2021 08:17:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-31 19:23:17.430192
Title: Inside ASCENT: Exploring a Deep Commonsense Knowledge Base and its Usage in Question Answering
Title（参考訳）: ASCENTの内部: 質問応答における深層コモンセンス知識ベースとその利用
Authors: Tuan-Phong Nguyen, Simon Razniewski, Gerhard Weikum
Abstract要約: ASCENTは、Webコンテンツからコモンセンスアサーションを抽出し、統合するための、完全に自動化された方法論である。このデモでは、ユーザが構築プロセスを理解し、コンテンツを探索し、質問応答のユースケースに与える影響を観察するWebポータルを提示する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.385862319865335
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: ASCENT is a fully automated methodology for extracting and consolidating commonsense assertions from web contents (Nguyen et al., WWW 2021). It advances traditional triple-based commonsense knowledge representation by capturing semantic facets like locations and purposes, and composite concepts, i.e., subgroups and related aspects of subjects. In this demo, we present a web portal that allows users to understand its construction process, explore its content, and observe its impact in the use case of question answering. The demo website and an introductory video are both available online.
Abstract（参考訳）: ASCENTはウェブコンテンツ(Nguyen et al., WWW 2021)からコモンセンスアサーションを抽出・統合するための完全自動化手法である。それは、位置や目的のような意味的な面を捉え、また、サブグループや関連する主題の概念を合成することによって、伝統的なトリプルベースコモンセンス知識表現を推し進める。このデモでは、ユーザが構築プロセスを理解し、コンテンツを探索し、質問応答のユースケースにおけるその影響を観察するWebポータルを提示する。デモサイトと紹介ビデオはどちらもオンラインで公開されている。

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