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J-GLOBAL ID：202202226435229000   整理番号：22A1981964

フレーズアライメントと文構造に基づくデータ拡張を用いた頑健な自然言語生成

著者 (4件)： 山本賢太 (京大 大学院情報学研究科) ,  河野誠也 (理研) ,  河原達也 (京大 大学院情報学研究科) ,  吉野幸一郎 (理研)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2022  号： NL-252  ページ： Vol.2022-NL-252,No.10,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2022年06月22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： 自然言語生成タスクは意味表現を入力として対応するテキスト(発話)を生成するタスクで,対話システムにおける重要なタスクのひとつである.近年は,ニューラルネットワークを用いた手法により,自然な言語生成が実現されている.ニューラルネットワークを用いた言語生成は学習データへの依存性が大きく,しばしば与えた意味表現にない情報を生成文に含めてしまう過生成の問題が生じる.そこで,本研究では,言語生成タスクのデータセットから意味表現を削除した学習データのバリエーションを作成するデータ拡張手法により,より頑健な自然言語生成を実現する.具体的には,学習データに含まれる意味表現に対して一部のスロットの削除を行い,この意味表現に対応して学習データ中の文を編集することで,既存の学習データに含まれない意味表現の組み合わせに対応したデータの拡張を行う.この対応取得のため,フレーズアライメントや注意機構の重みを用いる.また,文の編集を行う際にもとの文の構造を考慮する.実験では,提案法により過生成の問題を抑制しつつ,自然性も高い言語生成を行うことができることが確認された.(著者抄録)

シソーラス用語： *自然言語処理 ,  *拡大 ,  データ ,  データ処理 ,  ニューラルネットワーク ,  *表現 ,  *データ拡張 ,  学習データ
準シソーラス用語： *自然言語生成 ,  *言語生成 ,  意味表現

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

引用文献 (26件)：

• Agarwal, S., Dymetman, M. and Gaussier, É.: Char2char Generation with Reranking for the E2E NLG Challenge, Proceedings of the 11th International Conference on Natural Language Generation (INLG), pp.451-456 (2018).
• Du, W., Chen, H. and Ji, Y.: Self-augmented Data Selection for Few-shot Dialogue Generation, arXiv preprint arXiv:2205.09661 (2022).
• Dušek, O., Novikova, J. and Rieser, V.: Evaluating the State-of-the-Art of End-to-End Natural Language Generation: The E2E NLG Challenge, Computer Speech and Language, Vol. 59, No. C, pp. 123-156 (2020).
• Elder, H., Gehrmann, S., O’Connor, A. and Liu, Q.: E2E NLG Challenge Submission: Towards Controllable Generation of Diverse Natural Language, Proceedings of the 11th International Conference on Natural Language Generation (INLG), pp. 457-462 (2018).
• Glass, M., Rossiello, G., Chowdhury, M. F. M. and Gliozzo, A.: Robust Retrieval Augmented Generation for Zero-shot Slot Filling, Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 1939-1949 (2021).

タイトルに関連する用語 (4件)： フレーズ ,  アライメント ,  データ拡張 ,  自然言語生成