元に次時刻の単語を予測。CFSMという段階的な推定を行うことで計算量を削減するソフトマックスを使用している。(eq.8),1.2で使う全エンティティの分散表現リストにも更新を適用。学習では各推定結果についての同時確率を最大化している。(下図におけるXXXXが何かを推定。XXXXの右側についての手がかりは使えない)で評価。average)を使用。結果、どのタスクについても改善。言語モデルについてはベースラインが弱すぎる&あまり差分がない感。'17]の結果が63%弱,提案手法が74%強とかなり強そう。resultが77%ってちょっとタスクとしてアレなのでは?プレースホルダの右側が見えてないためそもそも曖昧性が高いような問題(XXXXが主語になっているような場合とか)があるんじゃないか?という気も。モデルも比較的意図がわかりやすい。いう気もすると思った。項にあたる部分の意義がいまいち理解できていない。Bahdanauの新作。ICLR'18]月別アーカイブはてなブログをはじめよう!jack_and_rozzさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。