การอ่านทำความเข้าใจด้วยเครื่องเพื่อคำถามที่มีหลายความสัมพันธ์ด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก

ณัฐชัย ตรีทศายุธ

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/60126

Title:	การอ่านทำความเข้าใจด้วยเครื่องเพื่อคำถามที่มีหลายความสัมพันธ์ด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก
Other Titles:	Machine Reading Comprehension for Questions with Multiple Relationships Using Deep Learning
Authors:	ณัฐชัย ตรีทศายุธ
Advisors:	พีรพล เวทีกูล ปรัชญา บุญขวัญ
Other author:	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Advisor's Email:	Peerapon.V@chula.ac.th,peerapon.v@chula.ac.th prachya.boonkwan@nectec.or.th
Issue Date:	2560
Publisher:	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract:	การอ่านทำความเข้าใจเพื่อใช้ตอบคำถาม เป็นหนึ่งในเรื่องที่สำคัญและยากที่สุดในงานสายการประมวลผลภาษาธรรมชาติ วิธีการที่ได้รับความนิยมและให้ผลที่ดีที่สุดในปัจจุบัน คือการใช้โมเดลที่นำเอาการเรียนรู้เชิงลึกเข้ามาช่วยตอบ โดยโมเดลจะทำการหาคำที่คล้ายกันระหว่างคำถามและบทความเพื่อนำไปใช้ในการตอบคำถาม แต่โมเดลในรูปแบบนี้จะมีข้อจำกัดที่ไม่สามารถจะตอบคำถามซึ่งคำตอบจะต้องใช้การเชื่อมต่อคำในหลายประโยคเข้าด้วยกัน หรือที่เรียกว่าคำถามที่มีหลายความสัมพันธ์ได้ งานวิจัยชิ้นนี้ต้องการที่จะเสนอแนวทางในการใช้คำอ้างอิงเข้ามาช่วยแก้ปัญหาดังกล่าว รวมถึงยังได้เสนอวิธีการตอบแบบสองทาง และฟังก์ชันต้นทุนจากความยาวของคำตอบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ
Other Abstract:	Machine reading comprehension (MC) is a challenging problem in natural language processing. Recently, many deep learning models have been proposed. However, these models are limited by the soft attention relied heavily on keywords that appear in a question. Therefore, the performance is always poor in a question that needs to infer an answer from multiple sentences, which cannot solely depend on keywords in a question. In this thesis, our contributions are three folds: (i) coreference vector, to improve the performance of multiple sentence question, (ii) bi-directional answering technique, to avoid local maxima corresponding to the incorrect answer span and (iii) answer length loss function, to better refine an answer.
Description:	วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2560
Degree Name:	วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level:	ปริญญาโท
Degree Discipline:	วิศวกรรมคอมพิวเตอร์
URI:	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/60126
URI:	http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2017.1372
metadata.dc.identifier.DOI:	10.58837/CHULA.THE.2017.1372
Type:	Thesis
Appears in Collections:	Eng - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
5970156021.pdf		2.69 MB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record