• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2019 年度 実施状況報告書

記憶を利用した文脈を考慮した自然言語処理の開発

研究課題

研究課題/領域番号 18K11475
研究機関大阪府立大学

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)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2022-03-31
キーワードアテンション
研究実績の概要

メモリネットワークとエンコーダデコーダモデルを組み合わせた対話生成システムの実装を行ない、対話生成の実験をこなった。しかし、現状のシンプルなメモリネットワークとエンコーダデコーダを組み合わせたシステムでは十分な先行発話を考慮した対話生成が行えていないことがわかった。原因としては、発話生成時における先行発話の選択が不十分であること、先行発話の内容を適切に表現した形でベクトルに表現できていない可能性があるのではないかと考えている。以上の考察に基づき、まずは先行発話の評価について改良を行った。つまり、発話生成における先行会話の重要度を把握について検討を行なった。これに対処する手法として、アテンションメカニズムを利用することが考えられる。アテンションメカニズムを実装することでテキスト生成時に必要な情報を明確にすることができ、テキスト生成の失敗時の検討が行えるようになった。しかし、アテンションとテキストとの対応性は必ずしも適切なものではなく、生成されたテキストと十分な相関があるとは言えないことがわかった。しかし、初期のアテンションを手動で変化させることで、生成するテキストを変化させることが可能であることが明確になった。これにより、柔軟なテキスト生成を行うことができるようになると考えられる。これは、人と共同してテキストを生成することができることを表しており、目的である柔軟な対話生成の実現に貢献するものである。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

基本となるメモリーネットワークを利用した対話生成の実験を行えている。また、実験により得られた問題点である先行会話の選択について検討を進めている。特に、テキスト生成等観点からは重要度に応じた生成が可能となっており、目的であった先行発話を考慮した対話生成に直接貢献する研究成果であるため。

今後の研究の推進方策

メモリネットワークに現在開発しているアテンションメカニズムを組み合わせることで、適切な先行発話を考慮した発話生成システムの開発を行う。さらに、そのシステムを用いて生成発話の性能評価を行う予定である。

次年度使用額が生じた理由

本年度は提案システム基本機能の実装のため、前半は開発を既存の開発環境で主に行っていたため、物品等の購入が当初予定より少ないものとなった。さらに、年明け以降に予定していた発表がCOVID-19の関係で軒並み中止となり、想定していた旅費などの執行が減ってしまった。翌年度は開発環境の構築と、成果の発表を年度末に行う予定である。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2019

すべて 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [学会発表] Attention Analysis in Caption Generation2019

    • 著者名/発表者名
      Maaki Shozu, Hidekazu Yanagimoto
    • 学会等名
      ESKM2019
    • 国際学会

URL: 

公開日: 2021-01-27  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi