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J-GLOBAL ID：202102227779458971   整理番号：21A1423179

ニューラル機械翻訳のためのアテンション確率のスムージングとゲーティング学習

著者 (3件)： 張瀟廬 (愛媛大) ,  二宮崇 (愛媛大) ,  田村晃裕 (同志社大)
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.P7-8 (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： ・ニューラル機械翻訳におけるアテンション機構について考察。
・特に,アテンションの関連性計算に対してスムージング(平滑化)を適用し,その確率値を調整する手法を提案。
・また,英日翻訳タスクにおいて実験を行い,1)アテンションスムージングによってBLEU値が+0.74%向上すること,2)ゲートスムージングによってBLEU値が+0.99%向上することを確認。

シソーラス用語： *機械翻訳 ,  性質 ,  *平滑化 ,  確率 ,  *機械学習 ,  実験 ,  指標 ,  アテンション機構 ,  関連性 ,  深層学習 ,  評価指標 ,  評価実験
準シソーラス用語： Transformer【機械学習モデル】 ,  ニューラル機械翻訳

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 (6件)： ニューラル機械翻訳 ,  アテンション ,  確率 ,  スムージング ,  ゲーティング ,  学習