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J-GLOBAL ID：202202269738951066   整理番号：22A1269981

中間文生成によるスタイル変換のためのパラレルデータ拡張

著者 (2件)： 大澤功記 (早稲田大 大学院情報生産システム研究科) ,  ルパージュ イヴ (早稲田大 大学院情報生産システム研究科)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)
巻： 28th  ページ： ROMBUNNO.F6-1 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  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： 自然言語処理におけるスタイル変換とは,文書を特定のスタイルを持つ別の文書に意味を保ちながら変換するタスクである.近年の研究では,教師あり学習を活用したスタイル変換が一般的であるが,データセットが不足している.本研究では,特定のスタイルに依存しない中間文の生成によるパラレルデータ拡張法を提案し,その有効性及び一般性を検証した.実験では,Grammarly Yahoo Answers Formality CorpusとFlickrStyle10Kに対してデータ拡張を行い,元データ及び拡張済みデータでスタイル変換モデルを学習し,BLEUによる評価と統計的有意性の検証を行った.実験より,平均編集距離が小さい文対において提案法の有効性が示された.(著者抄録)

シソーラス用語： *自然言語処理 ,  *型 ,  変換 ,  文書処理 ,  *コーパス ,  拡大 ,  データ拡張 ,  文章生成
準シソーラス用語： スタイル ,  BLEU【評価基準】 ,  テキストモーフィング ,  文生成 ,  パラレルコーパス ,  拡張

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文生成 ,  スタイル ,  パラレル ,  データ拡張