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J-GLOBAL ID：202102214985131731   整理番号：21A1422960

逆順デコーダを用いた係り受け構造に基づくTransformerニューラル機械翻訳

著者 (5件)： 佐々木拓馬 (同志社大 理工) ,  田村晃裕 (同志社大 理工) ,  出口祥之 (愛媛大 大学院理工学研究科) ,  二宮崇 (愛媛大 大学院理工学研究科) ,  加藤恒夫 (同志社大 理工)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing (Web))
巻： 27th  ページ： ROMBUNNO.P1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2021年03月 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  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： ・ほとんどの係り受け関係において係り先が自身より後方になる日本語を目的言語とした翻訳を想定し,目的言語文(日本語文)の文構造をself-attentionで効果的に捉えるためのTransformerニューラル機械翻訳モデルを提案。
・具体的には,self-attentionに基づくモデルのデコーダにおいて,目的言語文を文頭単語から順に生成するのではなく,文末単語から順に通常の逆順で生成。
・評価実験によって,学習データが10万文ペアの場合はBLUEを0.74ポイント,100万文ペアの場合はBLUEを0.11ポイント改善することを確認。

シソーラス用語： 復号器 ,  日本語 ,  *機械翻訳 ,  実験 ,  単語 ,  *機械学習 ,  *文法 ,  アテンション機構 ,  評価実験
準シソーラス用語： Trandfomer【機械学習モデル】 ,  デコーダ ,  ニューラル機械翻訳 ,  係り受け

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： デコーダ ,  係り受け ,  Transformer ,  ニューラル機械翻訳