Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Crossword Solving

論文の概要: Automated Crossword Solving

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09665v1
Date: Thu, 19 May 2022 16:28:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-05-20 17:43:41.147124
Title: Automated Crossword Solving
Title（参考訳）: 自動クロスワード解法
Authors: Eric Wallace, Nicholas Tomlin, Albert Xu, Kevin Yang, Eshaan Pathak, Matthew Ginsberg, Dan Klein
Abstract要約: 我々のシステムは、The New York Timesのクロスワードで、正確なパズルの精度を57%から82%に改善します。私たちのシステムは,トップヒューマンクロスワードトーナメントでも優勝しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.36920665368784
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present the Berkeley Crossword Solver, a state-of-the-art approach for automatically solving crossword puzzles. Our system works by generating answer candidates for each crossword clue using neural question answering models and then combines loopy belief propagation with local search to find full puzzle solutions. Compared to existing approaches, our system improves exact puzzle accuracy from 57% to 82% on crosswords from The New York Times and obtains 99.9% letter accuracy on themeless puzzles. Our system also won first place at the top human crossword tournament, which marks the first time that a computer program has surpassed human performance at this event. To facilitate research on question answering and crossword solving, we analyze our system's remaining errors and release a dataset of over six million question-answer pairs.
Abstract（参考訳）: 本稿では,クロスワードパズルの自動解法であるバークレークロスワードソルバーを提案する。本システムでは,ニューラル質問応答モデルを用いて,各クロスワード手がかりに対する回答候補を生成し,ループ的信念伝達と局所探索を組み合わせた解を求める。既存の手法と比較して、我々のシステムは、New York Timesのクロスワードの精度を57%から82%改善し、テーマレスパズルの精度を99.9%向上した。また,本大会では,コンピュータプログラムが人的パフォーマンスを上回った最初の事例となる,人的クロスワードトーナメントで優勝した。質問応答とクロスワード解決の研究を容易にするため,システムの残差を分析し,600万以上の質問応答対のデータセットをリリースする。

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