論文の概要: Advancements and Challenges in Bangla Question Answering Models: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11823v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 14:42:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:58:27.530504
• Title: Advancements and Challenges in Bangla Question Answering Models: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: Bangla Question Answering Modelsの進歩と課題: 総合的なレビュー
• Authors: Md Iftekhar Islam Tashik, Abdullah Khondoker, Enam Ahmed Taufik, Antara Firoz Parsa, S M Ishtiak Mahmud,
• Abstract要約: 本稿では,この領域の進展に寄与する7つの研究論文の総合的なレビューを行う。 本稿では,注意機構を持つLSTMモデル,文脈に基づくQAシステム,事前知識に基づく深層学習技術など,革新的な手法を紹介する。 進歩にもかかわらず、十分な注釈付きデータの欠如、高品質な読解データセットの欠如、文脈における単語の意味を理解することの難しさなど、いくつかの課題が残っている。
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• Abstract: The domain of Natural Language Processing (NLP) has experienced notable progress in the evolution of Bangla Question Answering (QA) systems. This paper presents a comprehensive review of seven research articles that contribute to the progress in this domain. These research studies explore different aspects of creating question-answering systems for the Bangla language. They cover areas like collecting data, preparing it for analysis, designing models, conducting experiments, and interpreting results. The papers introduce innovative methods like using LSTM-based models with attention mechanisms, context-based QA systems, and deep learning techniques based on prior knowledge. However, despite the progress made, several challenges remain, including the lack of well-annotated data, the absence of high-quality reading comprehension datasets, and difficulties in understanding the meaning of words in context. Bangla QA models' precision and applicability are constrained by these challenges. This review emphasizes the significance of these research contributions by highlighting the developments achieved in creating Bangla QA systems as well as the ongoing effort required to get past roadblocks and improve the performance of these systems for actual language comprehension tasks.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理の領域(NLP)は、バングラ質問回答(QA)システムの進化において顕著な進歩を遂げてきた。 本稿では,この領域の進展に寄与する7つの研究論文の総合的なレビューを行う。 これらの研究は、バングラ語のための質問応答システムを作成する様々な側面を探求している。 データ収集、分析の準備、モデルの設計、実験の実行、結果の解釈といった分野をカバーする。 本稿では,注意機構を持つLSTMモデル,文脈に基づくQAシステム,事前知識に基づく深層学習技術など,革新的な手法を提案する。 しかし、進歩にもかかわらず、十分な注釈付きデータの欠如、高品質な読解データセットの欠如、文脈における単語の意味を理解することの難しさなど、いくつかの課題が残っている。 バングラQAモデルの精度と適用性はこれらの課題によって制約される。 本総説では,バングラQAシステムの構築において達成された発展と,道路ブロックを克服し,実際の言語理解タスクにおいて,これらのシステムの性能を向上させるために必要な継続的な取り組みを強調して,これらの研究貢献の重要性を強調した。

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