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講演抄録/キーワード
講演名 2020-05-29 15:00
Service Discovery Using Invocation Sequence Learning in Composition with Neural Language Networks
Zeng KunganIncheon PaikUoA
抄録 (和) (まだ登録されていません) 
(英) Service composition can provide value-added services. Such a composition is a kind of abstract sequence, but it works with a definite meaning. Understanding these composition sequences well can help us with not only service discovery but also automatic service composition. Recently, multiple neural language networks demonstrate excellent performance in natural language learning, such as recurrent neural networks (RNN), Bidirectional RNN, bidirectional encoder representations of transformers (BERT). In this research, we investigate how the deep neural network architectures learn service invocation sequences well and extract information for service discovery. Several RNN architectures and BERT are examined.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) service composition / service discovery / neural network / language model / invocation sequence / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 SC  
開催期間 2020-05-29 - 2020-05-29 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) サービスコンピューティング環境に向けたAIとその応用,その他 
テーマ(英) AI Application for Service Computing Environment and Other Issues 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SC 
会議コード 2020-05-SC 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Service Discovery Using Invocation Sequence Learning in Composition with Neural Language Networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / service composition  
キーワード(2)(和/英) / service discovery  
キーワード(3)(和/英) / neural network  
キーワード(4)(和/英) / language model  
キーワード(5)(和/英) / invocation sequence  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) ゼン クンガン / Zeng Kungan / Zeng Kungan
第1著者 所属(和/英) 会津大学 (略称: 会津大)
School of Computer Science and Engineering, The University of Aizu (略称: UoA)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 白 寅天 / Incheon Paik / Incheon Paik
第2著者 所属(和/英) 会津大学 (略称: 会津大)
School of Computer Science and Engineering,The University of Aizu (略称: UoA)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-05-29 15:00:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 SC 
資料番号  
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.49 
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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