ブログではないですスマートフォン用の表示で見るブログではないですブログでなくはないですこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。generation)。自分の研究でWikipedia/Wikidataを使ってみようかと思っているので参考に。提案手法はアテンションを用いたseq2seqに,出力文を用いてもう一度入力文を復元するループ構造を加える事で入力文を復元できるだけの情報を出力文が持つように制約をかけたautoencoder的なseq2seq。どこかで見たことあるような・・・。learningとかもこんなのじゃなかったっけ。学習の際decodeした時点で誤差の伝播が途切れるので同時に繋げて学習はしていないそうだけど、最終的な損失はどうなっているんだろう?入力→出力と出力→入力のを単に足しているだけ?その辺ちゃんと書いてなかった気がする。seq2seqと比べてBLEUが8近く上昇。翻訳ならとんでもない改善だけどBLEUがどの程度上がるとどうなのかということがタスクによって違うからなんとも。感想Wikipediaの各エンティティについて、Wikidataと組み合わせることで扱いやすい属性値と関連するテキストが同時に手に入るというのはなるほどと思った。そのような性質を持つデータはWikipedia以外にあまりイメージできないのでどういう状況でこの研究の、というよりこのタスクについての知見は意味を持つんだろうという気もする。対話応答のように入出力間の1対1対応が全然取れないような場合ではむしろどうなんだろう、という気もする。この研究とは関係ない話になってしまうがそもそも対話のように一対多関係にある入出力であっても無理やり一対一写像として学習しようとしているのが今のNNモデルだ、という意見は以前からあってその辺りのどの程度データそのものの入出力関係が多様なのかという定量的な評価指標って無いのだろうか。Bahdanauの新作。鶴岡研の橋本さんの論文。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。