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講演抄録/キーワード
講演名 2017-06-10 11:15
マルチターン対話における次発話予測での効果的な特徴量の統合手法およびその分析
玉木竜二南 泰浩電通大TL2017-12 NLC2017-12
抄録 (和) 現在,様々な複雑なニューラルネットによる対話モデルが提案されている.しかし,複雑なニューラルネットワークでは一般に再現が難しく,また,何が性能向上に寄与しているかわかりにくいという問題点がある.本稿では,この点を考慮して,従来から使われている複数の統計的特徴量とシンプルな複数のニューラルネットワークから
得られる複数の特徴量をアンサンブルする手法を提案する.本稿が提案する手法は大規模対話コーパスを用いた次発話予測タスクにおいて,まだ実施されていない国際会議の予稿集で提案されている複雑なニューラルネットワークによるモデルに次ぐ精度を達成した.本稿で用いる手法は,この複雑なモデルに比べ,実装が容易であり再現しやすい.また,対話モデリングにおいてどの特徴が有効かも検証しやすい.この検証を行った結果,特にGRU を用いたDual Encoderモデルの特徴量が最も性能に貢献し,次にTF-IDF の特徴量が性能に貢献することがわかった. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 対話モデリング / 次発話予測 / ニューラルネットワーク / 特徴量統合 / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 82, NLC2017-12, pp. 65-68, 2017年6月.
資料番号 NLC2017-12 
発行日 2017-06-02 (TL, NLC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード TL2017-12 NLC2017-12

研究会情報
研究会 NLC TL  
開催期間 2017-06-09 - 2017-06-10 
開催地(和) 鳥取大学 
開催地(英) Tottori University 
テーマ(和) 言語処理・言語分析の社会応用,および一般 
テーマ(英) Application of natural language proessing and linguistic analysis, and general topic of NLP 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLC 
会議コード 2017-06-NLC-TL 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) マルチターン対話における次発話予測での効果的な特徴量の統合手法およびその分析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Integration method of effective features in next utterance prediction in multi-turn dialogue applied to its analysis 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 対話モデリング /  
キーワード(2)(和/英) 次発話予測 /  
キーワード(3)(和/英) ニューラルネットワーク /  
キーワード(4)(和/英) 特徴量統合 /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 玉木 竜二 / Ryuji Tamaki / タマキ リュウジ
第1著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electoro-Communications (略称: UEC)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 南 泰浩 / Yasuhiro Minami /
第2著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electoro-Communications (略称: UEC)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-06-10 11:15:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NLC 
資料番号 TL2017-12, NLC2017-12 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.81(TL), no.82(NLC) 
ページ範囲 pp.65-68 
ページ数
発行日 2017-06-02 (TL, NLC) 


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