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J-GLOBAL ID：201702291067514687   整理番号：17A1370016

文章自動生成手法の比較考察-文章生成における文と文とのつながりの課題と方策-

Comparative study of automatic sentence generation method-Issues and measures of connection among sentences in sentence generation-

著者 (1件)： 太田博三 (放送大 教養)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 212(DE2017 13-23)  ページ： 1-6  発行年： 2017年09月11日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： ビックデータの時代が到来し,定着して数年が経過する。特にここ数年の深層学習の発展は目覚しいものがある。しかし,その恩恵を受けるには,どの程度のテキスト量が必要であるかのコスト面が実務では重要となる。本稿ではテキスト量の効率性の良い手法を比較考察する。主に用いる手法は次の3つである。1)マルコフ連鎖,2)自動要約,3)ディープラーニング(RNN/LSTM/GAN)による文章生成を用いた。(著者抄録)

シソーラス用語： *データ ,  文書処理 ,  生産 ,  容量 ,  Markov連鎖 ,  *抄録作業 ,  *機械学習 ,  神経回路網 ,  ニューラルネットワーク ,  効率
準シソーラス用語： LSTMネットワーク ,  ディープラーニング ,  データ量 ,  テキストデータ ,  *ビッグデータ ,  リカレントニューラルネットワーク ,  自動生成 ,  *自動要約 ,  *深層学習 ,  文章生成

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

引用文献 (11件)：

• 佐藤理史 コンピューターが小説を書く日.日本経済新聞出版社,2016
• Leon A. Gatys et al. A Neural Algorithm of Artistic Style, 2015
• Wikipedia ′′https://ja.wikipedia.org/wiki/マルコフ連鎖′′
• H. P. Luhn. The Automatic Creation of Literature, IBM Journal, 1958
• 長谷川,平尾,奥村,永田.文圧縮を活用したヘッドライン生成,言語処理学会,第23回年次大会発表論文集,2017

タイトルに関連する用語 (6件)： 文章 ,  自動生成 ,  手法 ,  文章生成 ,  文 ,  方策