研究課題
若手研究(A)
自然言語の文を生成する技術は、人間の言語同士を翻訳する機械翻訳、人間と自然言語で対話を行う対話システム、長い文章を簡潔にまとめる自動要約など、様々な応用で用いられる汎用的な技術である。近年ニューラルネット(NN)に基づく言語生成モデルは、従来の生成モデルを大幅に上回る精度を実現しているが、予期せぬ致命的な誤りが起こりやすい。本研究では、人手で結果が制御可能なNN言語生成という新たな自然言語生成枠組みを開発し、従来のNN言語生成の精度を保ちながら実用に耐えられる技術を開発した。
それぞれの研究成果は、言語生成の性能向上、効率向上、制御性向上などを実現しており、機械翻訳・対話システム・自動要約などの幅広い分野で適応可能である。それぞれの応用において、誤りの削減や制御性の向上、効率の向上を実験により確認している。また、開発したソフトウェアを公開し、研究機関や企業などで広く利用されている。
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すべて 雑誌論文 (10件) (うち国際共著 6件、 査読あり 10件、 オープンアクセス 10件、 謝辞記載あり 4件) 学会発表 (11件) (うち国際学会 3件、 招待講演 3件) 備考 (1件)
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https://github.com/clab/dynet/
