Project/Area Number |
23H03458
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Basic Section 60030:Statistical science-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
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Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
Principal Investigator |
上垣外 英剛 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (40817649)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林 克彦 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (50725794)
大内 啓樹 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (70825463)
渡辺 太郎 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (90395038)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥15,340,000 (Direct Cost: ¥11,800,000、Indirect Cost: ¥3,540,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
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Keywords | 自然言語生成 / 事前学習済み言語モデル / 知識グラフ / 知識グラフの補完 / BERT |
Outline of Research at the Start |
BERTなどに代表される事前学習済み言語モデルにおいて,獲得された知識を忘却することなく新たな知識を追加的に学習することは,日々情報が更新されていく現実的な環境での使用において重要である.しかし,既存の事前学習済み言語モデルでは崩壊的忘却などの影響によりこのような運用を行うことが難しい.この問題を解決するために,本研究計画では事前学習済み言語モデルが推論により知識グラフを補完し,その知識を自然言語生成に利用し,さらに獲得された知識の忘却を抑えながら新たに供給された自然言語テキストを用いて知識グラフの更新を行うことが可能な新しい自然言語生成手法,およびそれに付随する学習手法の実現を目指す.
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