論文の概要: Design and Development of Rule-based open-domain Question-Answering System on SQuAD v2.0 Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09659v1
• Date: Sun, 27 Mar 2022 07:51:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-24 16:44:12.104410
• Title: Design and Development of Rule-based open-domain Question-Answering System on SQuAD v2.0 Dataset
• Title（参考訳）: SQuAD v2.0データセットを用いたルールベースオープンドメイン質問応答システムの設計と開発
• Authors: Pragya Katyayan, Nisheeth Joshi
• Abstract要約: 我々はルールベースのオープンドメイン問合せシステムを提案し、対応するコンテキストパスから任意のドメインの問合せに答えることができる。 我々は、SQuAD 2.0データセットから1000の質問を開発システムをテストするために使いました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Human mind is the palace of curious questions that seek answers. Computational resolution of this challenge is possible through Natural Language Processing techniques. Statistical techniques like machine learning and deep learning require a lot of data to train and despite that they fail to tap into the nuances of language. Such systems usually perform best on close-domain datasets. We have proposed development of a rule-based open-domain question-answering system which is capable of answering questions of any domain from a corresponding context passage. We have used 1000 questions from SQuAD 2.0 dataset for testing the developed system and it gives satisfactory results. In this paper, we have described the structure of the developed system and have analyzed the performance.
• Abstract（参考訳）: 人間の心は、答えを求める好奇心のある質問の宮殿である。 この課題の計算的解決は自然言語処理技術によって可能である。 機械学習やディープラーニングのような統計的手法は、トレーニングに大量のデータを必要とし、言語のニュアンスを活用できない。 このようなシステムは、通常、近接ドメインデータセット上で最もよく機能する。 我々はルールベースのオープンドメイン問合せシステムを開発し,対応するコンテキストパスから任意のドメインの問合せに応答できるシステムを提案する。 我々は、SQuAD 2.0データセットから1000の質問を開発システムをテストするために使いました。 本稿では,開発したシステムの構造を説明し,性能解析を行った。

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