文献
J-GLOBAL ID：201702232996015629
整理番号：17A0975301
対話返答生成における個性の追加反映
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著者 (6件)：
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資料名：
巻：
2017
号：
NL-232
ページ：
Vol.2017-NL-232,No.12,1-7 (WEB ONLY)
発行年：
2017年07月12日
JST資料番号：
U0451A
資料種別：
会議録 (C)
記事区分：
原著論文
発行国：
日本 (JPN)
言語：
日本語 (JA)
抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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個性を反映した返答生成は,様々な個性のキャラクタを用意することで多様な返答を可能にしたり応答の一貫性を確保できる点で近年注目されている。一方で,それぞれの返答個性を学習させるための対話例の準備が高コストであるという問題がある。本研究では,深層学習を用いた返答文生成モデルに対して,特定の返答個性を追加反映する手法の提案及び比較評価を行う。さらに,返答文生成に用いる個性表現ベクトルの演算による生成文の変化について分析を行う。(著者抄録)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語：
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分類 (3件)：
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
自然語処理
, 人工知能
, パターン認識
引用文献 (22件)：
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Higashinaka, R., Kobayashi, N., Hirano, T., Miyazaki, C., Meguro, T., Makino, T. and Matsuo, Y.: Syntactic filtering and content-based retrieval of Twitter sentences for the generation of system utterances in dialogue systems, Situated Dialog in Speech-Based Human-Computer Interaction, Springer, pp. 15-26 (2016).
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Hu, Z., Yang, Z., Liang, X., Salakhutdinov, R. and Xing, E. P.: Controllable Text Generation, CoRR, Vol. abs/1703.00955 (online), available from <http://arxiv.org/abs/1703.00955> (2017).
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Kingma, D. and Ba, J.: Adam: A method for stochastic optimization, In The International Conference on Learning Representations (ICLR) (2015).
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Larsen, A. B. L., S?nderby, S. K., Larochelle, H. and Winther, O.: Autoencoding Beyond Pixels Using a Learned Similarity Metric, Proceedings of the 33rd International Conference on International Conference on Machine Learning (ICML), Vol. 48, pp. 1558-1566 (2016).
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Li, J., Galley, M., Brockett, C., Gao, J. and Dokan, B.: A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models, Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pp. 110-119 (2016).
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タイトルに関連する用語 (2件)：
タイトルに関連する用語
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