［依頼講演］国際会議IJCNLP2017参加報告(2)

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-12-13
• タイトル: ［依頼講演］国際会議IJCNLP2017参加報告(2)
• タイトル / 言語: en
• タイトル: [Invited Lecture]IJCNLP 2017 Report (2)
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 国際会議参加報告
• 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: 株式会社朝日新聞社メデイアラポ
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Media Lab, The Asahi Shimbun
• 著者名: 人見, 雄太
• 著者名(英): Yuta, Hitomi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本講演では，国際会議 IJCNLP 2017 の Best Paper に選ばれた論文と文生成に関する論文を紹介する．近年，ニューラルベースの手法が盛んに研究されており，本会議でも Neural Network を用いた文生成の論文が数多く採択されている．これらの論文について概観や傾向について述べると共に，注目を集めた論文をいくつか紹介する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This report introduces the best research papers and some papers of sentence generation published at IJCNLP 2017. In recent years. Neural-based methods have been actively researched, many papers on sentence generation using Neural Network have also been adopted at this conference. I explain the overviews and trends of these papers and introduce some of the papers that attracted attention.
• 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: AN10115061
• 書誌情報: 研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2017-NL-234, 号 10, p. 1-1, 発行日 2017-12-13
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8779
• 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