| 研究課題/領域番号 |
18K11475
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 大阪府立大学 |
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研究代表者 |
柳本 豪一 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 准教授 (80326280)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 自然言語処理 / 機械学習 / 深層学習 / アテンション / 対話生成 |
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| 研究成果の概要 |
深層学習により、機械翻訳の翻訳精度が改善するなどの計算機上で言語を扱う研究に大きな発展が見られた。さらに人工知能による成果を社会に還元するためには、より自然な言語表現でコミュニケーションを行える手法の開発が重要である。
本課題では前後の文脈を考慮した言語生成を実現することで、より自然な自然言語処理の実現を目指した。この研究により、先行する発話内容に応じて変化する対話システムを開発することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的意義としては、深層学習による言語生成に対して、外部からの制御可能性を示すことができ、深層学習システムのブラックボックス化を解消する糸口を提示することができた。
社会的意義としては、先行する発話に応じて人工知能システムからの応答が変わることにより、計算機と協働して作業を行えることを示すことができたため、システムに対する不透明性を解消することで、社会への人工知能成果の還元に貢献するものである。
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