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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

事前訓練済み系列変換モデルに基づくやさしい日本語への平易化

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215100
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215100
d80e92dd-4e10-4078-8382-de715a09b8c4
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-6S-08.pdf IPSJ-Z83-6S-08.pdf (214.1 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル 事前訓練済み系列変換モデルに基づくやさしい日本語への平易化
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
阪大
著者所属
阪大
著者名 中町, 礼文

× 中町, 礼文

中町, 礼文

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梶原, 智之

× 梶原, 智之

梶原, 智之

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では、所与の日本語文を「やさしい日本語」へと自動変換する日本語のテキスト平易化に取り組む。テキスト平易化は、難解文と平易な同義文のパラレルコーパスを用いて機械翻訳と同様な系列変換モデルを訓練するのが一般的である。しかし、大規模なパラレルコーパスを使用可能な機械翻訳とは異なり、小規模なパラレルコーパスしか使用できないテキスト平易化では充分な性能が得られていない。本研究では、テキスト平易化における少資源問題に対処するために、大規模な生コーパス上で事前訓練した系列変換モデルBARTを用いる。やさしい日本語コーパスを用いた実験の結果、提案手法は日本語のテキスト平易化において最高性能を達成した。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 607-608, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:19:20.857340
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