Initial Experiments on Question Answering from the Intrinsic Structure of Oral History Archives

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F21%3A43962455" target="_blank" >RIV/49777513:23520/21:43962455 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-87802-3_12" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-87802-3_12</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-87802-3_12" target="_blank" >10.1007/978-3-030-87802-3_12</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Initial Experiments on Question Answering from the Intrinsic Structure of Oral History Archives

Popis výsledku v původním jazyce

Large audio archives with spoken content are natural candidates for question answering systems. Oral history archives generally contain many facts and stories that would be otherwise hard to obtain without listening to hours of recordings. We strive for making the archive more accessible by allowing natural language question answering. In this paper, we present challenges our dataset poses. We propose our initial approach that uses questions and answers mined from the archive itself and evaluate the performance in experiments with pretrained language representation and question answering models.

Název v anglickém jazyce

Initial Experiments on Question Answering from the Intrinsic Structure of Oral History Archives

Popis výsledku anglicky

Large audio archives with spoken content are natural candidates for question answering systems. Oral history archives generally contain many facts and stories that would be otherwise hard to obtain without listening to hours of recordings. We strive for making the archive more accessible by allowing natural language question answering. In this paper, we present challenges our dataset poses. We propose our initial approach that uses questions and answers mined from the archive itself and evaluate the performance in experiments with pretrained language representation and question answering models.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

<a href="/cs/project/EF15_003%2F0000470" target="_blank" >EF15_003/0000470: Robotika pro Průmysl 4.0</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

23rd International Conference, SPECOM 2021, St. Petersburg, Russia, September 27–30, 2021, Proceedings

ISBN

978-3-030-87801-6

ISSN

0302-9743

e-ISSN

1611-3349

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

124-133

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

St. Petersburg, Russia

Datum konání akce

27. 9. 2021

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—