| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-02-17 11:10 ［チュートリアル招待講演］対話処理へのBERTの利用方法 ○光田 航（NTT）  NLC2019-43 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，自然言語処理では，転移学習という機械学習手法の有効性が多数報告されている．これは，大量のテキストデータを用いて事前学習モデルと呼ばれる汎用のモデルを学習したのち，解きたいタスクのデータを用いてモデルをチューニングするという手法である．現在，さまざまな事前学習モデルが公開されており，誰でも簡単に高度な言語処理アプリケーションを構築できるようになった．本チュートリアルでは，対話関連分野の研究者を対象として，2018 年にGoogle が公開したBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）などの手法を例に，その概要，具体的な使い方，性能などについて解説する． |
| （英） | Transfer learning, which is one of machine learning has been attracting attention in natural language processing. A general purpose model called pre-trained model is trained based on an enormous amount of plain text data and the model is tuned by downstream tasks. Using the released pre-trained models, we can easily create advanced natural language applications. This report introduces the overview of the transfer learning technique, such as BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) developed by Google in 2018, in terms of architecture, usage, and performance. | |
| キーワード | （和） | 転移学習 / BERT / 対話処理 / 自然言語処理 / / / / |
| （英） | transfer learning / BERT / dialogue processing / natural language processing / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 415, NLC2019-43, pp. 37-37, 2020年2月. | |
| 資料番号 | NLC2019-43 | |
| 発行日 | 2020-02-09 (NLC) | |
| ISSN | 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 | NLC2019-43 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2020-02-16 - 2020-02-17 |
| 開催地（和） | 成蹊大学 |
| 開催地（英） | Seikei University |
| テーマ（和） | 言語処理と非言語処理の融合と一般 (NLC+VNV合同研究会) |
| テーマ（英） | Integration of verbal and non-verbal information |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2020-02-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 対話処理へのBERTの利用方法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | BERT for dialogue systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 転移学習 / transfer learning |
| キーワード(2)（和/英） | BERT / BERT |
| キーワード(3)（和/英） | 対話処理 / dialogue processing |
| キーワード(4)（和/英） | 自然言語処理 / natural language processing |
| 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） | 光田 航 / Koh Mitsuda / ミツダ コウ |
| 第1著者 所属（和/英） | NTTメディアインテリジェンス研究所 (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第2著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-02-17 11:10:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2019-43 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.415 |
| ページ範囲 | p.37 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2020-02-09 (NLC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]