Пайплайн с поддержкой ИИ для динамической генерации достоверного контента о биологически активных добавках в масштабе

AI-Assisted Pipeline for Dynamic Generation of Trustworthy Health Supplement Content at Scale
Jacob Devlin, Ming‐Wei Chang, Holter, Ole Magnus, Ell, Basil, Guo, Linnan, Manjunath, Sampritha H., McCrae, John P., Kefallinos, Dionysios, Alexandris, Georgios, Maras, Alexis, Chaidos, Panagiotis, Gomony, Manil Dev, Corporaal, Henk, Soudris, Dimitrios, Xydis, Sotirios, Devlin, Jacob, Chang, Ming-Wei, Lee, Kenton, Toutanova, Kristina, Digdep.com
2018-10-11
SCID:  54.1/3pwdz8fv Discuss with AI
извлечение ответовкалькуляция кардинальных направлений (CDC)чёткий резонергеопарсерточечные отношения CDCкачественное пространственное вопросно-ответная системасинтетические качественные пространственные вопросы
Abstract (AI)
Несмотря на растущий интерес к системам ответов на геопространственные вопросы в последние годы, существующие прототипы испытывают трудности с корректным ответом на качественные пространственные вопросы. В этой работе мы предлагаем уникальную структуру для ответа на качественные пространственные вопросы, которая включает три основных компонента: геопарсер, принимающий входные вопросы и извлекающий семантическую информацию о местах из текста; систему рассуждения с встроенным четким (crisp) резонером; и, наконец, извлечение ответа, которое уточняет пространство решений и генерирует окончательные ответы. Мы представляем план эксперимента для оценки нашей структуры на отношениях кардинального направления на основе точек (point-based cardinal direction calculus, CDC), разработав автоматизированный подход для генерации трёх типов синтетических качественных пространственных вопросов. Начальные оценки сгенерированных ответов в нашей системе многообещающи: большая доля ответов была помечена как корректные.
Key Findings
1
Проведена экспериментальная оценка, показавшая многообещающие начальные результаты: большая доля сгенерированных ответов признана корректной.
2
Разработан автоматический метод генерации трех типов синтетических качественных пространственных вопросов для отношений кардинальных направлений (CDC) для точек.
3
Фреймворк специально нацелен на качественные пространственные вопросы, решая недостатки существующих прототипов в этой области.
4
Предложена трехкомпонентная структура для ответа на качественные пространственные вопросы: геопарсер, система рассуждений с четким выводом и модуль извлечения ответов.
Research Object

Фреймворк для ответа на качественные геопространственные вопросы, включающий геопарсер, систему рассуждения с жёстким резонером и модуль извлечения ответов

Research Subject

Способность генерировать корректные ответы на качественные пространственные вопросы (точечные отношения по калькуляусу направлений, CDC) с помощью автоматизированной генерации синтетических вопросов и трёхкомпонентного конвейера

Publication Details
Publication Date
2018-10-11
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Jacob Devlin
Ming‐Wei Chang
Holter, Ole Magnus
Ell, Basil
Guo, Linnan
Manjunath, Sampritha H.
McCrae, John P.
Kefallinos, Dionysios
Alexandris, Georgios
Maras, Alexis
Chaidos, Panagiotis
Gomony, Manil Dev
Corporaal, Henk
Soudris, Dimitrios
Xydis, Sotirios
Devlin, Jacob
Chang, Ming-Wei
Lee, Kenton
Toutanova, Kristina
Digdep.com
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat →
Make a presentation
100%