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| 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)
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