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J-GLOBAL ID：201702263322379577   整理番号：17A0887170

文字レベル列から列への学習による字幕の理解【Powered by NICT】

Understanding Subtitles by Character-Level Sequence-to-Sequence Learning

著者 (4件)： Zhang Haijun (Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China) ,  Li Jingxuan (Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China) ,  Ji Yuzhu (Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China) ,  Yue Heng (National Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 13  号： 2  ページ： 616-624  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,文字レベルseque nce配列学習法,RNNembedを提示した。この方法はシステムは,前処理ステップにより生成された単語の代わりに,文字を読むエンドツーエンドフレームワークの下で純粋な単一ニューラルネットワークモデルに可能にした。特に,リカレントニューラルネットワークを埋込む符号器-復号器フレームワークに入力として文字レベル配列表現を生成した。入力特徴空間の次元は配列中の未知もしくは稀な単語を処理する必要性を回避と同様に減少することができる。言語モデルでは,出力ゲート,アラインメントモデルの注意スキームに含まれる重要でない情報を除去するための使用されるを添加することによりゲート再発ユニットの基本構造を改善した。著者らの提案した方法は,英語に中国翻訳タスク上での大規模データセットを検討した。実験結果は,提案手法が,または近く,従来の単語と句ベースシステムに匹敵する翻訳性能を達成することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 中華人民共和国 ,  符号器 ,  再発 ,  単語 ,  復号器 ,  *学習 ,  英語 ,  言語モデル ,  前処理
準シソーラス用語： 句 ,  大規模データセット ,  特徴空間 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  神経回路網モデル ,  *字幕 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文字 ,  学習 ,  字幕 ,  理解