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アイテム
ユーザベクトルの単語選好重み付けによる返答生成モデルのスタイル反映性向上
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230154
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2301549ca1ff95-58f5-4c83-bbee-f74b4c1fc565
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z85-5V-03.pdf (302.1 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | ユーザベクトルの単語選好重み付けによる返答生成モデルのスタイル反映性向上 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 創価大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 創価大 | ||||||||||
| 著者名 |
大石, 樹
× 大石, 樹
× 渥美, 雅保
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 深層学習に基づく生成モデルの学習には大規模なデータセットが必要となるが、オープンデータの多くは複数の話者の対話により構成されている。この場合、モデルが生成する返答のスタイルは制御できない。これは、返答の人間らしさの低下に繋がる、雑談対話において看過できない問題である。このことから、本研究では、発話から返答トピックを、ユーザIDから返答スタイルを決定することで複数のスタイルを反映可能な返答生成モデルを構築する。また、ユーザIDベクトルに対し、単語の使用頻度に基づくユーザの選好情報を反映する重み付けを行ない、スタイル反映性の向上を図る。 | |||||||||
| 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85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 733-734, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
