Joju-Matsumoto
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3 years ago Abstract
- 口語から知識グラフを構築するのは新しい
- この論文では，統計的な言語理解を用いた，対話ログからパーソナルな知識グラフを構築する手法を提案する
- パーソナル知識グラフを用いれば，ユーザの要求を理解したり，それに答えたり，より良い推論や先を見越した対話ができるようになるかもしれない
- 意味グラフにエンコードされた知識は，対話の意味解析・意味解釈に効果的であることが示されてきた
- そこで，まずは，freebaseのパーソナルな事実関係のトリプルを利用して，検索エンジンで自然言語のスニペットをマイニングし，関連するエンティティのペアを含む結果のスニペットを学習データとして作成した
- 学習データで3つのタスクを行った
- 個人的な主張の分類，個人的な事実の発言を特定する (my mother's name is Rosa)
- 個人的な主張の発言を定義済みの関係クラスに分類する (parents)
- 関係の属性，引数をラベルづけする
- microsoftの会話理解システムを用いた実験により，パーソナル知識グラフの性能を実証した
一言でいうと
論文リンク
https://www.researchgate.net/publication/282177475_Personal_knowledge_graph_population_from_user_utterances_in_conversational_understanding
著者/所属機関
Xiang Li 1,2 Gokhan Tur 1 Dilek Hakkani-Tur¨ 1 Qi Li 1,3
1 Microsoft Research 2 New York University 3 Rensselaer Polytechnic Institute
投稿日付(yyyy/MM/dd)
2015/04/00
概要
新規性・差分
結果
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