論文の概要: The WebCrow French Crossword Solver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15626v2
• Date: Sun, 10 Dec 2023 02:11:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 01:00:54.405743
• Title: The WebCrow French Crossword Solver
• Title（参考訳）: webcrow (複数形 webcrows)
• Authors: Giovanni Angelini, Marco Ernandes, Tommaso laquinta, Caroline Stehl\'e, Fanny Sim\~oes, Kamyar Zeinalipour, Andrea Zugarini, Marco Gori
• Abstract要約: 我々は、自動クロスワードソルバであるWebCrowをフランス語に拡張し、フランス語でクロスワードソルバを行う最初のプログラムとなる。 ヒントと回答のクロスワードデータの大規模なリポジトリがないことに対処するため、WebCrowはエキスパートと呼ばれる複数のモジュールを利用して、異種リソースから候補回答を取得する。 我々は2つの異なる課題において、WebCrowのパフォーマンスを人間と比較した。過去のクロスワードの量が限られていたにもかかわらず、フランスのWebCrowは競争力があり、スピードと精度で人間よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.758790625418374
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Crossword puzzles are one of the most popular word games, played in different languages all across the world, where riddle style can vary significantly from one country to another. Automated crossword resolution is challenging, and typical solvers rely on large databases of previously solved crosswords. In this work, we extend WebCrow 2.0, an automatic crossword solver, to French, making it the first program for crossword solving in the French language. To cope with the lack of a large repository of clue-answer crossword data, WebCrow 2.0 exploits multiple modules, called experts, that retrieve candidate answers from heterogeneous resources, such as the web, knowledge graphs, and linguistic rules. We compared WebCrow's performance against humans in two different challenges. Despite the limited amount of past crosswords, French WebCrow was competitive, actually outperforming humans in terms of speed and accuracy, thus proving its capabilities to generalize to new languages.
• Abstract（参考訳）: クロスワードパズル(crossword puzzles)は、世界中の異なる言語でプレイされる最も人気のあるワードゲームの一つであり、リドルスタイルは国によって大きく異なる。 自動クロスワード解決は困難であり、典型的なソルバは、以前に解決したクロスワードの大規模なデータベースに依存している。 本研究では,自動クロスワードソルバであるwebcrow 2.0をフランス語に拡張し,フランス語でクロスワードを解くための最初のプログラムとした。 ヒントと回答のクロスワードデータの大規模なリポジトリがないことに対処するため、WebCrow 2.0は、専門家と呼ばれる複数のモジュールを利用して、Web、知識グラフ、言語規則などの異種リソースから候補回答を取得する。 webcrowのパフォーマンスを2つの異なる課題で人間と比較した。 過去のクロスワードが限られていたにもかかわらず、フランスのWebCrowは競争力があり、スピードと精度で人間より優れており、新しい言語に一般化する能力を示した。

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