| 講演名 | 2022-05-27 Improvement of Performance of Question and Answering System using Ontology Generation 桑名 アヤト(会津大), 白 寅天(会津大), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Automating ontology generation from raw text corpus is required to meet the ontology demand. As an initial attempt of ontology generation with a neural network, a recurrent neural network (RNN)-based method is proposed. However, updating the architecture is possible because of the development in natural language processing (NLP). In contrast, the transfer learning of language models trained by a large unlabeled corpus such as bidirectional encoder representations from transformers (BERT) has yielded a breakthrough in NLP. Inspired by these achievements, to apply transfer learning of language models, we propose a novel workflow for ontology generation consisting of two-stage learning. This paper provides a quantitative comparison between the proposed method and the existing methods. Our result showed that our best method improved accuracy by over 12.5%. To show an application example, we applied our model to Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) dataset to show ontology generation in a real field. The result shows our model can generate good ontology with some exceptions that requests future research for improving the ontology quality. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | OntologyAutomation of GenerationDeep Pretrained ModelQuestion and Answering System |
| 資料番号 | SC2022-7 |
| 発行日 | 2022-05-20 (SC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC |
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| 開催期間 | 2022/5/27(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | サービス化するAI技術とDX, 一般 |
| テーマ（英） | AI Service and Digital Transformation, and general topics |
| 委員長氏名（和） | 菊地 伸治(物質・材料研究機構) |
| 委員長氏名（英） | Shinji Kikuchi(NIMS) |
| 副委員長氏名（和） | 山登 庸次(NTT) / 木村 功作(富士通) |
| 副委員長氏名（英） | Yoji Yamato(NTT) / Kosaku Kimura(Fujitsu) |
| 幹事氏名（和） | 中村 匡秀(神戸大) / 細野 繁(東京工科大) |
| 幹事氏名（英） | Masahide Nakamura(Kobe Univ.) / Shigeru Hosono(Tokyo Univ. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 手塚 伸(日立) / 中口 孝雄(京都情報大学院大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shin Tezuka(Hitachi) / Takao Nakaguchi(KCGI) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Service Computing |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of Performance of Question and Answering System using Ontology Generation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / OntologyAutomation of GenerationDeep Pretrained ModelQuestion and Answering System |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 桑名 アヤト / Ayato Kuwana |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 会津大学(略称：会津大) University of Aizu(略称：UoA) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 白 寅天 / Incheon Paik |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 会津大学(略称：会津大) University of Aizu(略称：UoA) |
| 発表年月日 | 2022-05-27 |
| 資料番号 | SC2022-7 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | SC-50 |
| ページ範囲 | pp.37-42(SC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-05-20 (SC) |