La réponse de la sortie du système est correcte si elle est dans le Top-5 réponses lorsque la précision Top-5 est calculée. Les documents ont été récupérés à partir du Web deux fois pour le système avec l`extension de requête: à l`aide de tous les mots de contenu et en utilisant tous les mots de contenu et tous les nouveaux mots pour l`expansion des requêtes. Il est une mise à jour du corpus de sarcasme v1, et contient des données représentant trois catégories de sarcasme: sarcasme général, hyperbole, et des questions rhétoriques. Parce que SQuAD est un effort continu, nous nous attendons à ce que le jeu de données évolue. QuAD2. ForceWin, laboratoire KP. Le degré de pertinence du mot pertinent, i. Certains des postes dans les échantillons HYP et RQ sont des instances également existant dans le corpus GEN, présentant des cas sarcastiques/non-sarcastiques de l`hyperbole ou des questions rhétoriques. Ensuite, les réponses des candidats sont évaluées selon leurs probabilités. QuAD1. Ils ont réussi à évaluer simultanément la pertinence du sujet et le style d`écriture.
Enfin, Ishioroshi et coll. Pour bien faire sur SQuAD2. La deuxième méthode est le travail de Soricut et Brill (2006), qui traitait la tâche QA comme traduction. D`autre part, les documents ont été récupérés à partir du Web une seule fois pour le système sans extension de requête: à l`aide de tous les mots de contenu. Chaque réponse candidate extraite des documents Web a été évaluée dans le module d`évaluation des réponses et le système QA a répondu au Top 5. Ce DataSet peut être combiné avec les données d`examen des produits Amazon, disponibles ici, en assortissant des ASINs dans le DataSet Q/A avec des ASINs dans les données de révision. Depuis la sortie de SQuAD1. Les échantillons HYP et RQ sont plus petits, contenant respectivement 291 et 425 paires citation-réponse par classe. Les données de l`examen comprennent également les métadonnées des produits (titres de produits, etc. Voici les scores ExactMatch (EM) et F1 évalués sur l`ensemble de tests v1. Dans l`équation (10), il y a un problème où le moins le nombre de mots dans une réponse de candidat devient, plus sa probabilité de traduction augmente parce que la valeur du coefficient augmente comme l diminue.
On a évalué les cinq meilleures précisions et le MRR (rang moyen réciproque) du système d`AQ. QuAD1. Pour préserver l`intégrité des résultats des tests, nous ne libérons pas le jeu de tests au public. Ci-dessous sont mis à jour les fichiers Q/A comme utilisé dans notre document ICDM. QuAD2. Les réponses des candidats ont été recueillies à partir des deux ensembles de documents récupérés par le système. Ce DataSet contient des données de question et de réponse d`Amazon, totalisant environ 1. QuAD2. Dans leur travail, l`information mutuelle a été utilisée pour mesurer le degré de pertinence entre un mot dans chaque question et un mot dans sa réponse. Le QuAD 1.
La citation pourrait être un poteau plus tôt dans le fil, ou une citation d`un poteau plus tôt dans le fil (ainsi, plus d`un poteau de réponse peut mapper au même poteau de citation). Par conséquent, nous avons négligé le coefficient et obtenu l`équation (11) au lieu de l`équation (10). Université nationale Kangwon, laboratoire de traitement du langage naturel. Les données ci-dessus peuvent être lues avec Python`eval`, mais n`est pas strict JSON. Au lieu de cela, nous vous demandons de soumettre votre modèle afin que nous puissions l`exécuter sur le test Set pour vous. La figure Figure11 montre les contours de la récupération de documents Web et l`évaluation de la réponse candidate des systèmes avec et sans extension de requête. Le plus grand sous-ensemble de l`échantillon est le sous-ensemble générique de sarcasme, contenant 1 630 paires citation-réponse par classe (sarcastique et non-sarcastique). Les sorties du système ont été vérifiées manuellement. Pour exécuter l`évaluation, utilisez python Evaluate-v2. Ils ont utilisé l`IBM-Modèle1 (Brown et coll. Lorsqu`une question est entrée dans le système, ce système calcule les probabilités de traduction de la question dans les réponses de leurs candidats. Nous sommes optimistes que ce nouveau jeu de données encouragera le développement de systèmes de compréhension de la lecture qui savent ce qu`ils ne savent pas.
Les annotations sarcasmes se rapportent uniquement à la * réponse *, mais nous incluons le texte de citation pour le contexte. WQ et wa représentent des variables aléatoires binaires qui indiquent si un mot WQ apparaît dans chaque question et si un mot wa apparaît dans sa réponse, respectivement.
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