augmentationとは・画像処理における機械学習では、学習のために大量の画像を用意する必要がある。コーパスも翻訳した低頻度語で置き換える。selection一般的な学習に続いて、頻度R以下の低頻度語リストを作る。substitution言語モデル(単言語コーパスで学習したLSTM)が学習データの中で低頻度語で置き換え可能なところを特定して、低頻度語に置き換えた文を学習データに加える。言語モデルで置き換え可能な文を探すことで、不自然な文章が生成されないようにする。selection翻訳先言語のコーパスの訳を修正する。fast-align(http://www.aclweb.org/anthology/N13-1073)を使って翻訳元言語と翻訳先言語のコーパスにおける各単語の対応関係を取得。この対応関係を使って置き換えに使った低頻度語の訳を得る。4Sampling低頻度語が一定回数登場するようになるまで繰り返す。」とあり、低頻度語で置き換えた結果として意味がおかしくなってしまうことは無視する。augmentation)と書かれているのが提案手法。r=1は一つの文で一回の置き換えを行ったもの。r>1は1つの文に複数の置き換えが含まれているもの。.」のように意味が通らない文を生成してしまう・文法的に正しくない文を生成してしまう(下のyearlyの例)・訳語を選ぶときに失敗して文法的に正しくない文を生成してしまう(betrautはentrustedの正しい訳だが、文としてみると文法エラー)・これらの間違いがあってもむしろ精度は向上した。作成された日本語の換言辞書http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2014/pdf_dir/P1-2.pdf2換言DBを利用してコーパス内の文を換言する。一つの文における換言は一ヶ所に限定する。旅行/医療のドメインのコーパスを利用。旅行ドメインコーパスでは12倍、医療ドメインコーパスでは3倍の水増しに成功。(WordNetのみを使った水増しの先行研究では1.x倍ぐらい)・今後の課題として、N-gramの計算に時間かかってるので短縮したいとのこと。R-CNNのDemoをGoogleColaboratoryでやった。月別アーカイブ参加グループプログラミング社会はてなブログをはじめよう!tanaka-kiiti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。