人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第34回 (2020)
セッションID: 3Q1-GS-9-05
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文章の流れの自然さに基づく会話文完成問題の自動解答
*井上 裕樹杉山 弘晃成松 宏美東中 竜一郎平 博順堂坂 浩二
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抄録

我々は,「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトで英語問題の会話文完成問題に取り組んできた.疑似的に作成した問題を用い,XLNetやRoBERTaやALBERTで転移学習を行なった.モデルでは,会話文が自然であるか判別し,空欄に適切な単語を選択肢から選ぶ.評価する際に,会話文のみを入力とするよりも発話者情報を付与することで,すべてのモデルで正解率が5ポイント以上向上することがわかった.この手法で,いくつかのモデルで従来よりも高いパフォーマンスが得られた.特に,ALBERTでは0.75と非常に高い正解率を得ることができた.

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© 2020 一般社団法人 人工知能学会
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