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J-GLOBAL ID：201702245863088119   整理番号：17A1035053

リカレントニューラルネットワークを用いた対話文脈言語モデリング【Powered by NICT】

Dialog context language modeling with recurrent neural networks

著者 (2件)： Liu Bing (Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, United States of America) ,  Lane Ian (Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 5715-5719  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本研究では,言語モデリングへの対話レベル談話情報を組み込んだ文脈言語モデルを提案した。文脈言語モデルに関する従来の研究は,入力の配列として先行発話を処理,対話相互作用を考慮しない。対話における話者間の相互作用を追跡する特別ことリカレントニューラルネットワーク(RNN)ベース文脈言語モデルを設計した。配電盤対話法コーパス上での実験結果は,提案したモデルは,パープレキシティで3.3%従来のシングルターンに基づくRNN言語モデルよりも優れていることを示した。提案されたモデルは,他の競争的文脈言語モデルよりも有利な性能を実証した。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： モデル ,  言語モデル ,  配電盤 ,  *会話 ,  発話 ,  コーパス ,  相互作用
準シソーラス用語： パープレキシティ ,  話者 ,  談話 ,  *言語モデリング ,  *リカレントニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： リカレントニューラルネットワーク ,  対話 ,  文脈 ,  言語モデリング