文献

J-GLOBAL ID：202002280737102617   整理番号：20A1232857

Neural Joking Machine:知識蒸留に基づく面白キャプション生成

Neural Joking Machine: Funny Caption Generation based on Knowledge Distillation

著者 (5件)： 螺良和樹 (東京電機大) ,  吉田G.光太 (東京電機大) ,  美濃口宗尊 (東京電機大) ,  中村明生 (東京電機大) ,  片岡裕雄 (産業技術総合研)
資料名： 画像ラボ  (Image Laboratory)
巻： 31  号： 6  ページ： 33-39  発行年： 2020年06月10日 
JST資料番号： L2340A  ISSN： 0915-6755  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,単なる状況説明だけでなく,人間が面白いと感じることができ,かつ多様性のある画像キャプションの生成手法を開発することである。そのために,データベース内のお題の種類ごとに学習して,知識蒸留をするLearning for Collecting Surprisingly Humorous knOWledge(C-SHOW Learning)を提案する。加えて,キャプションを学習する際に,データベースのボケを単語単位で学習するのではなく,文字単位で学習する。実験により,BoketeDBの語彙数削減・学習時間低減を確認した。また,先行提案手法と比較して,出力ボケの面白さは同等の評価を維持しつつも,多様性は向上した。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *自然言語処理 ,  *ニューラルネットワーク ,  知識獲得 ,  アノテーション ,  情動 ,  興味
準シソーラス用語： キャプション ,  言語生成 ,  面白さ

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： 知識蒸留 ,  キャプション