2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[3Xin4] ポスターセッション1

2023年6月8日(木) 13:30 〜 15:10 X会場 (展示ホールB)

[3Xin4-46] 多段階転移学習による不完全発話補完の精度向上

〇尹 子旗1、河原 大輔1 (1.早稲田大学)

キーワード:自然言語処理、文脈情報復元

人間の日常対話には代名詞や省略が頻繁に含まれるため、多くの発話は不完全な情報をもつ。人間は、文脈を基に不完全な発話を補完することによって理解し対話することができる。しかし、対話システムは、そのような補完は難しく、大規模なデータセットを構築し学習する必要がある。本論文では、日本語において小規模なデータセットのみを構築し、多段階の転移学習を適用することによる不完全発話補完の手法を提案する。実験を通じて提案手法の有効性を確認した。

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