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J-GLOBAL ID：202003012146747088

情報学習装置、情報処理装置、情報学習方法、情報処理方法及びプログラム

Inventor： 森下 睦 ,  鈴木 潤 ,  高瀬 翔 ,  上垣外 英剛 ,  永田 昌明
Applicant, Patent owner： 日本電信電話株式会社
Agent (3)： 伊東 忠重 ,  伊東 忠彦 ,  石原 隆治
Gazette classification：特許公報
Application number (International application number)：2019569849
Patent number：6772394
Application date： May. 21, 2019
Summary：

【要約】 情報学習装置は、学習データに含まれる入力系列を構成する処理単位ごとに、当該処理単位に関する第1の埋め込みベクトルと未知語に対応する第2の埋め込みベクトルとに基づいて、第3の埋め込みベクトルを生成する生成部と、前記処理単位ごとに生成された前記第3の埋め込みベクトルを入力として、学習対象のパラメータに基づく処理を実行する実行部と、前記実行部による処理結果について、前記学習データにおいて前記入力系列に対応する出力に対する誤差に基づいて、前記パラメータを学習する学習部と、を有することで未知語を含む系列変換モデルの変換精度を向上させる。

Claim (excerpt)：

【請求項1】 学習データに含まれる入力文を構成する所定の処理単位ごとに、当該所定の処理単位が未知語であるか否かに関わらず、当該所定の処理単位に関する第1の埋め込みベクトルに未知語に対応する第2の埋め込みベクトルを付加することによって、第3の埋め込みベクトルを生成する生成部と、 前記所定の処理単位ごとに生成された前記第3の埋め込みベクトルを入力として、ニューラルネットワークに基づく所定の処理を行い、前記入力文に対する出力を生成する処理を実行する実行部と、 前記実行部による処理結果と、前記学習データにおいて前記入力文に対応する出力との誤差に基づいて、前記ニューラルネットワークのパラメータを学習する学習部と、 を有することを特徴とする情報学習装置。

IPC (1)：

G06F 40/44 ( 202 0.01)

FI (1)：

G06F 40/44

Article cited by the Patent：

Cited by examiner (4)

• An Empirical Study of Building a Strong Baseline for Constituency Parsing
• 階層的な部分単語を入力としたニューラル機械翻訳
• ニューラル機械翻訳における低頻度語処理
• サブワードユニットを用いたニューラル機械翻訳における形態素情報の効果