エンコーダ・デコーダモデルによるテキスト生成

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-02-22
• タイトル: エンコーダ・デコーダモデルによるテキスト生成
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Generating Text with Encoder-Decoder Models
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 特別講演
• 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: 東京工業大学
• 著者名: 岡崎, 直観
• 著者名(英): Naoaki, Okazaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 深層学習が自然言語処理の研究者にもたらした大きな驚きの一つは，エンコーダ ・ デコーダモデルにより文が生成できることであった．最初に機械翻訳で実証されたのち，チャットボットや要約，質問応答，評判分析，キャプション生成など，様々なタスクでエンコーダ ・ デコーダモデルが使われている．本講演では，エンコーダ ・ デコーダモデルに関する最近の研究動向を復習し，テキスト生成に関連する我々の取り組みを紹介する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: One big surprise that deep learning brought to the community of natural language processing was sentence generation with encode-decoder models. Demonstrated firstly in machine translation, encoder-decoder models were successfully applied to various tasks including chatbot, summarization, question answering, sentiment analysis, and image caption generation. In this talk, I will briefly review the recent trend on the encode-decoder architecture, and explain our attempts for generating text.
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2018-CVIM-211, 号 16, p. 1-1, 発行日 2018-02-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• 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