2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

講演情報

一般セッション

一般セッション » GS-6 言語メディア処理

[1P4-GS-6] 言語メディア処理:基礎

2022年6月14日(火) 14:20 〜 16:00 P会場 (遠隔P)

座長:岡嶋 穣(NEC)[遠隔]

15:40 〜 16:00

[1P4-GS-6-05] 複数の観点を同時に扱う文章添削のためのスイッチングトークンを活用した系列変換モデル

〇庵 愛1、佐藤 宏1、田中 智大1、増村 亮1 (1. 日本電信電話株式会社)

[[オンライン]]

キーワード:文章添削、スイッチングトークン、複合問題と部分問題

本論文では,文章執筆支援を行うための文章添削タスクを定義し,そのモデル化方法を提案する.人間が文章を執筆する際は,誤字脱字などの単純な誤り訂正だけでなく,文の並び順や文間の関係性など,文章の読みやすさや理解しやすさの観点を考慮している.そのため,文章添削の際もそれら複数の観点を考慮する必要があり,文章添削タスクでは,それらの観点を同時に考慮した添削を行うことを目指す.文章添削タスクは,複数の観点を同時に考慮する複合問題として扱うことができるが,そのような複合問題を扱うデータを大量に用意することは,コストや時間の問題から難しい.しかし,文法誤り訂正や接続詞の挿入といった文章添削の部分問題を扱うタスクでは,既存のデータを用いることで大量のデータを用意できる.そこで,部分問題を扱うデータセットを複合問題の性能が向上するように活用するため,これら複数の観点を同時に学習する仕組みとして,系列変換モデルにタスクを切り替えるスイッチを導入する方法を提案する.文章添削タスクの実験では、部分問題を扱うデータセットをスイッチで切り替えながら用いることで,複合問題の性能が向上することを示す.

講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。

パスワード