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J-GLOBAL ID：201802273751147805   整理番号：18A0943003

意味鍵制御シーケンス生成を用いた豊富な短いテキスト会話【JST・京大機械翻訳】

Rich Short Text Conversation Using Semantic-Key-Controlled Sequence Generation

著者 (5件)： Yu Kai (Department of Computer Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Zhao Zijian (Department of Computer Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Wu Xueyang (Department of Computer Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Lin Hongtao (Department of Computer Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Liu Xuan (Department of Computer Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 26  号： 8  ページ： 1359-1368  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： シーケンスからシーケンスへのフレームワークの最近の進歩により,短いテキスト会話(STC)のための生成アプローチが魅力的になっている。STCに対する伝統的なシーケンス-シーケンスアプローチは,しばしば不十分な多様性と一般的なリプライを経験しない。また,複数の生成された候補から選択された回答のトピックまたは意味論を制御することは困難である。本論文では,これらの問題に対処するために,新しい外部メモリ駆動シーケンス対シーケンス学習アプローチを提案した。外部メモリのテンソルを,解釈可能な話題または意味論を表現するために構築した。生成中に,入力シーケンスを与えて制御可能なメモリトリガを抽出し,次にメモリトリガとシーケンス対シーケンスモデルを用いてリプライを生成した。実験により,提案したアプローチは,従来のシーケンスからシーケンスへの訓練よりもはるかに豊富な多様性を生成できることを示した。一方,それは人間評価においてより良い品質スコアを達成した。メモリトリガを人手で操作することにより,リプライの話題または意味論を解釈できることも観察された。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  学習 ,  意味論 ,  テンソル ,  *会話 ,  外部記憶装置
準シソーラス用語： スコア ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 意味 ,  鍵 ,  シーケンス ,  会話