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J-GLOBAL ID：201802279538844496   整理番号：18A0518031

符号器-復号器モデルと伝達学習に基づく簡単で洗練されたinning要約生成【Powered by NICT】

Simple and sophisticated inning summary generation based on encoder-decoder model and transfer learning

著者 (2件)： Tagawa Yuuki (Graduate School of Computer Science and Systems Engineering, Kyushu Insutitute of Technology, 680-4 Kawazu Iizuka Fukuoka 820-8502 Japan) ,  Shimada Kazutaka (Department of Artificial Intelligence, Kyushu Institute of Technology, 680-4 Kawazu Iizuka Fukuoka 820-8502 Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IALP  ページ： 252-255  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： 符号器-復号器モデルを用いて野球ゲームのためのinning要約手法を述べた。野球ゲームにおける各inningはいくつかのイベント,ヒット,strikeouts,homerunsとスコアリングなどを含んでいる。事象の簡単な記述はinning情報の読みやすさの改善をもたらした。著者らの方法は,各inningとinning報告における遊びによる遊びデータ間の関係を学習する。もモデルを用いたゲーム要約から得られた洗練された表現を組み込んだ。ゲーム変化句,GPと呼ぶ。タスクにおける一つの問題は,学習のための訓練データの大きさである。この問題を解決するために,我々の方法への移行学習手法を適用した。実験では,移動学習と提案手法の有効性を評価した。Copyright 2018 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： *学習 ,  可読性 ,  ゲーム ,  *符号器 ,  *復号器
準シソーラス用語： 訓練データ ,  スコア化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 符号器 ,  復号器 ,  モデル ,  学習