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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2024
  4. 2024-NL-262

出力系列のタスク指向初期化を用いた編集に基づくニューラル機械翻訳

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241594
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241594
81885253-c427-4d6b-99d5-e553713b9ed3
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL24262019.pdf IPSJ-NL24262019.pdf (1.2 MB)
 2026年12月5日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, NL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-12-05
タイトル
タイトル 出力系列のタスク指向初期化を用いた編集に基づくニューラル機械翻訳
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 機械翻訳
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
東京大学大学院情報理工学系研究科
著者所属
東京大学生産技術研究所
著者名 大矢, 一穂

× 大矢, 一穂

大矢, 一穂

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吉永, 直樹

× 吉永, 直樹

吉永, 直樹

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 非自己回帰モデルは処理の並列化により高速な生成が可能だが,自己回帰モデルと比べて出力の品質が低下することが知られている.これに対し,出力系列に対して繰り返し編集操作を行う編集ベースの非自己回帰モデルは,推論速度は犠牲になるものの,高品質の出力が可能である.本論文では,編集に基づく非自己回帰モデルを用いた機械翻訳に焦点を当て,編集に基づく非自己回帰モデルの精度・推論速度の向上のために,トークン単位の翻訳を用いた出力系列の初期化手法を提案する.WAT2017 と WMT14 を用いた英日・英独翻訳実験を通じて,提案手法の有効性と今後の課題について議論を行う.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2024-NL-262, 号 19, p. 1-8, 発行日 2024-12-05
ISSN
収録物識別子タイプ 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
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Ver.1 2025-01-19 07:36:36.122550
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