Question and Answer Classification in Czech Question Answering Benchmark Dataset

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F19%3A00107362" target="_blank" >RIV/00216224:14330/19:00107362 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.5220/0007396907010706" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.5220/0007396907010706</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.5220/0007396907010706" target="_blank" >10.5220/0007396907010706</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Question and Answer Classification in Czech Question Answering Benchmark Dataset

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, we introduce a new updated version of the Czech Question Answering database SQAD v2.1 (Simple Question Answering Database) with the update being devoted to improved question and answer classification. The SQAD v2.1 database contains more than 8,500 question-answer pairs with all appropriate metadata for QA training and evaluation. We present the details and changes in the database structure as well as a new algorithm for detecting the question type and the actual answer type from the text of the question. The algorithm is evaluated with more than 4,000 question answer pairs reaching the F1-measure of 88% for question typed and 85% for answer type detection.

Název v anglickém jazyce

Question and Answer Classification in Czech Question Answering Benchmark Dataset

Popis výsledku anglicky

In this paper, we introduce a new updated version of the Czech Question Answering database SQAD v2.1 (Simple Question Answering Database) with the update being devoted to improved question and answer classification. The SQAD v2.1 database contains more than 8,500 question-answer pairs with all appropriate metadata for QA training and evaluation. We present the details and changes in the database structure as well as a new algorithm for detecting the question type and the actual answer type from the text of the question. The algorithm is evaluated with more than 4,000 question answer pairs reaching the F1-measure of 88% for question typed and 85% for answer type detection.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10200 - Computer and information sciences

Projekt

<a href="/cs/project/GA18-23891S" target="_blank" >GA18-23891S: Hyperintensionální usuzování nad texty přirozeného jazyka</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 11th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, Volume 2

ISBN

9789897583506

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

701-706

Název nakladatele

SCITEPRESS

Místo vydání

Prague, Czech Republic

Místo konání akce

Prague, Czech Republic

Datum konání akce

1. 1. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000671841000075