文章自動生成手法の一考察-文と文とのつながりを課題として-

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-07-15
• タイトル: 文章自動生成手法の一考察-文と文とのつながりを課題として-
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study on Automatic Text Generation Method -Connection between sentence and sentence as a subject-
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: (株)Speee
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Speee, Inc
• 著者名: 太田, 博三
• 著者名(英): Hiromitsu, Ota
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ここ数年の深層学習の発展は目覚しいものがあり，画像処理の分野だけでなく，自然言語処理や音声認識の分野まで浸透している．本考察では，業務の一環として，文章生成を実践し，そこで用いた，次の 3 つの主な手法を取り上げる．1） マルコフ連鎖，2） 自動要約，3） ディープラーニング （RNN / LSTM） による文章生成である．課題として，文と文とのつながりが不自然であることが共通して見受けられた．実務で通用する自然な文と文とのつながりを上記の 3 つの手法で対応できるか否か考察した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The development of deep learning in recent years has been remarkable, not only in the field of image processing but also in the field of natural language processing and speech recognition. In this study, as part of the work, I will explain the following three main methods practiced writing generation and used there. 1) Markov chain, 2) automatic summary, 3) sentence generation by deep learning (RNN / LSTM). As a subject, it was commonly seen that the connection between sentence and sentence was unnatural. We examined whether the connection between natural sentences and practical sentences can be handled by the above three methods. [**]
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10114171
• 書誌情報: 研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT）; 巻 2017-IFAT-127, 号 3, p. 1-6, 発行日 2017-07-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8884
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会