HOME    About this site    mypage    Japanese    library    university    Feedback

University of the Ryukyus Repository >
Faculty of Engineering >
Peer-reviewed Journal Articles (Faculty of Engineering) >

 
Title :Graph Convolutionにより構文構造を加味したGANによる文章生成手法の提案
Authors :澤崎, 夏希
遠藤, 聡志
當間, 愛晃
山田, 孝治
赤嶺, 有平
Issue Date :3-Dec-2018
Abstract :現在ディープラーニングの発展により様々な問題が解決されているが,その問題の多くは十分なデータ 量が確保されており,少量学習データでの問題解決は依然として課題となっている.データ量が少ない場合の対 策として,データを増加させるかさ増し手法が用いられる.特に画像分野においては Generative Adversarial Network:GAN を用いた高精度な画像生成手法が注目されている.自然言語の分野においても,GAN を応用し文 章を生成する試みが広く行われているが,十分な精度の文章生成を行うのは難しい.原因の一つとして,自然言語 生成に用いられる GAN では,多くの場合構文構造は加味されていないことがあげられる.そこで,本論文では グラフ構造を畳み込む Graph Convolution を用いて,構文構造を加味した上で文章生成を行う手法を提案する.
Type Local :会議発表論文
Publisher :Webインテリジェンスとインタラクション研究会
URI :http://hdl.handle.net/20.500.12000/46168
Citation :第13回研究会オンライン・プロシーディングス p.39 -44
Appears in Collections:Peer-reviewed Journal Articles (Faculty of Engineering)

Files in This Item:

File Description SizeFormat
WI2-2018-18.pdf593KbAdobe PDFView/Open