研究課題/領域番号 |
23H03458
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
小区分60030:統計科学関連
合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
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研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
研究代表者 |
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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研究分担者 |
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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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
15,340千円 (直接経費: 11,800千円、間接経費: 3,540千円)
2023年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
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キーワード | 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 |
研究開始時の研究の概要 |
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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