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2D4-4 n-gramモデルとトピックモデルと係り受け解析の統合による 自然文サンプリング法

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05月31日(Sun) 15:20〜17:00 D会場(3F北-大講義室-368)
2D4 「ロボットの学習(1)」

演題番号2D4-4
題目n-gramモデルとトピックモデルと係り受け解析の統合による 自然文サンプリング法
著者山田 優樹(立命館大学 情報理工学研究科)
高野 敏明(立命館大学 情報理工学部)
谷口 忠大(立命館大学 情報理工学部)
時間05月31日(Sun) 16:20〜16:40
概要文生成では,人手によって作成されたルールベースの手法が多い.
本研究では統計的手法として,n-gramモデルによる単語の共起関係,トピックモデルによる文のトピック推定,文節の係り受けによる統語構造を統合的に活用し,確率的に文生成を行う手法について検討する.また,試験的にユーザとの対話を行わせる手法を提案し,その感性評価実験を行う.
論文PDFファイル