检索结果-南通市图书馆

Information Extraction Based on Multi-turn Question Answering for Analyzing Korean Research Trends

Computers, Materials & Continua 2023年第2期74卷 2967-2980页

作者： Seongung Jo Heung-Seon Oh sanghun im Gibaeg Kim Seonho Kim School of Computer Science and Engineering KOREATECHCheonan31253Korea Korea Institute of Science and Technology Information KISTIDaejeon34141Korea

Analyzing Research and Development(R&D)trends is important because it can influence future decisions regarding R&D *** typical trend analysis,topic or technology taxonomies are employed to compute the popularities of the topics or codes over *** it is simple and effective,the taxonomies are difficult to manage because new technologies are introduced ***,recent studies exploit deep learning to extract pre-defined targets such as problems and *** on the recent advances in question answering(QA)using deep learning,we adopt a multi-turn QA model to extract problems and solutions from Korean R&D *** the previous research,we use the reports directly and analyze the difficulties in handling them using QA style on Information Extraction(IE)for sentence-level benchmark *** investigating the characteristics of Korean R&D,we propose a model to deal with multiple and repeated appearances of targets in the ***,we propose a model that includes an algorithm with two novel modules and a prompt.A newly proposed methodology focuses on reformulating a question without a static template or pre-defined *** show the effectiveness of the proposed model using a Korean R&D report dataset that we constructed and presented an in-depth analysis of the benefits of the multi-turn QA model.

关键词： Natural language processing information extraction question answering multi-turn Korean research trends

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