|
本年度では、主に3つの課題で研究成果があった:
１．複数の入力に基づいた「マルチソース」ニューラル言語生成システムを開発した。具体的には、ニューラルネットワークに基づいて複数の入力を連続値のベクトルに変換し、その複数の連続値ベクトルに基づき出力を生成する「マルチエンコーダー系列変換モデル」形式である。このシステムを用いて、複数の言語を入力して翻訳を行う実験を行い、複数の言語に関する情報を利用することで大幅に性能が向上することを確認した。
２．また、学習データにおいて、複数の入力が存在しなくてもマルチソース言語生成システムの学習が行える手法を開発した。具体的には、各事例に対して存在する入力から、自動的に存在しない入力を生成し、この自動的に作成された入力に基づいて、マルチソース言語生成システムを学習する仕組みである。実験において、一部の入力が欠落している学習データが利用可能になることにより、大幅な性能向上が可能になることを示した。
３．複数の入力（構造データと英語）に基づき、別の言語（ドイツ語）を生成するシステムの作成と評価を行うための大規模データの作成を行った。具体的には、構造化された試合結果を有するバスケットボールのニュース記事をドイツ語に翻訳し、コーパスの整備を行った。このデータの分析を行い、国際ワークショップである「ニューラル言語生成・翻訳ワークショップ(WNGT)」における評価タスクの設置を行う予定である。
|
