WEKO3
アイテム
深層学習を用いた言語モデルによる俳句生成におけるトークン単位選択
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/203692
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/203692bd0374d3-9fff-4b99-bbc9-c89ba7066f47
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-ICS20198005.pdf (2.0 MB)
|
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-02-29 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 深層学習を用いた言語モデルによる俳句生成におけるトークン単位選択 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| タイトル | Tokenization Unit Slection on Haiku Generation using Neural Language Model | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 北海道大学大学院情報科学研究院 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 北海道大学工学部 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 北海道大学大学院情報科学研究院 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 北海道大学大学院情報科学研究院 | ||||||||||||||
| 著者名 |
横山, 想一郎
× 横山, 想一郎
× 高橋, 遼
× 山下, 倫央
× 川村, 秀憲
|
|||||||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 近年，深層学習が芸術分野へ応用され，文章生成でも大きな成果を挙げつつある．本稿では Long-Short Term Memory (LSTM) を用いた言語モデルを中心として，俳句生成を行うシステムを構築することを目指す．言語モデルの構築に際して，トークン単位の違いや韻律の区切り方の違いが推定精度に及ぼす影響を検証した． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AA11135936 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告知能システム（ICS） 巻 2020-ICS-198, 号 5, p. 1-7, 発行日 2020-02-29 |
|||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-885X | |||||||||||||
| 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 | |||||||||||||
