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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-11-24 13:50 ニューラル言語モデルの内部分析と話者性の変換への応用 ○武内達哉・萩原将文（慶大）  NC2017-29 |
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| 抄録 | （和） | 本研究は，対話システムに使用されるニューラル言語モデルの内部状態に変換を与えることで，出力を間接的に変換し，対話システムの話者像を変化させることを目指している．文を次元削減し埋め込みベクトルに変換する過程において，生成される埋め込みベクトルの値を取得し，出力文との関係性を分析する．同時に，そのとき得られた特徴量を利用し，文の中にある特定の単語間の変換を行うシステムを提案する．提案システムでは， encoder-decoderモデルを使用し，入力文のうち特定の単語のみを変換したときの両者の埋め込みベクトルの差分を取得し，分析を行った．その結果，ベクトルの差分に特徴的な値が確認できた．また，その差分を用いて中間層の埋め込みベクトルに変換を施したところ，出力文のうち一部に変化が起こることが示された．評価実験により，この変換を用いたとき対話システムの話者像を変化させることが可能であることが確認された． |
| （英） | In this research, we aim to convert the output indirectly by changing the internal state of the neural language model used in a dialogue system, and to change the individuality of the dialogue system. In the process of dimension reduction and conversion into an embedding vector, we acquire the value of the generated embedding vector, and analyze the relationship with the output sentence. At the same time, we propose a system which converts specific words in a sentence by using the feature value obtained. In the proposed system, we used the encoder - decoder model to obtain the differences between the embedding vectors of the input sentences when only specific words were converted, and analyzed them. As a result, characteristic values were confirmed in the vector difference. In addition, we transformed the embedding vector in the middle layer using the difference, and it was shown that some changes occurred in the output sentences. Evaluation experiments confirmed that it is possible to change the individuality of the dialog system using the conversion. | |
| キーワード | （和） | ニューラル言語モデル / 話者性変換 / Long short-term memory / / / / / |
| （英） | Neural Language Model / Transformation of Individuality in Speech / Long short-term memory / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 325, NC2017-29, pp. 13-18, 2017年11月. | |
| 資料番号 | NC2017-29 | |
| 発行日 | 2017-11-17 (NC) | |
| 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 | NC2017-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2017-11-24 - 2017-11-25 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | Tohoku University |
| テーマ（和） | BCI/BMIとその周辺, 一般 |
| テーマ（英） | BCI/BMI, generall |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2017-11-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ニューラル言語モデルの内部分析と話者性の変換への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analyses of Neural Language Model and Its Application to Transformation of Individuality in Speech |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラル言語モデル / Neural Language Model |
| キーワード(2)（和/英） | 話者性変換 / Transformation of Individuality in Speech |
| キーワード(3)（和/英） | Long short-term memory / Long short-term memory |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 武内 達哉 / Tatsuya Takeuchi / タケウチ タツヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 萩原 将文 / Masafumi Hagiwara / ハギワラ マサフミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-11-24 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2017-29 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.325 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-11-17 (NC) |
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