Thematic Similarity Multiple-Choice Question Answering with Doc۲Vec: A Step Toward Metaphorical Language Processing
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 350
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ITRC-12-2_005
تاریخ نمایه سازی: 25 بهمن 1400
چکیده مقاله:
This paper reports our improvement over the previous benchmark of the task of answering poetic verses' thematic similarity multiple-choice questions (MCQs). In this experiment, we have trained a Doc۲Vec model on a corpus of Persian poems and proceeded to use the trained model to get the vector representations of the poetic verses. Subsequently, the poetic verse among the options with the highest cosine similarity to the stem verse was selected as the correct answer by the model. This model managed to answer ۳۸% of the questions correctly, which was an improvement of ۶% over the previous benchmark. Provided that a large-scale thematic similarity MCQ dataset is developed, the performance of a language representation model on this task could be considered as a novel benchmark to measure the capacity of a model to understand metaphorical language.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Soroosh Akef
Sharif University of Technology
Mohammad Hadi Bokaei
Iran Telecommunication Research Center
Hossein Sameti
Sharif University of Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :