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[3O1-OS-2c-05] 共同学習を用いた事実不整合の事後修正
キーワード：事実不整合、共同学習
現代のニューラルネットを使用した文章生成モデルは人間の書いた文章と相違ない自然な文章生成が可能になりつつある．しかしながら，生成文章には事実と異なる事実不整合（factual inconsistency）が含まれることがあり，実用上の課題となっている．複数モデルを組み合わせることで事実不整合の修正を行う研究がなされているが，一方のモデルによる誤りが他方のモデルに伝搬するといった問題が指摘されている．本研究では文章内に事実不整合が含まれるかを判別する検出器と文章内に含まれる事実不整合を書き直す修正器とを利用した共同学習を提案する．ニューラル文章生成モデルの出力を用いて本手法の有効性を検証した．
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