05月25日(Thu) 13:50〜15:30 A会場(ウインクあいち-2F 大ホール)
| 演題番号 | 3A1-1 |
|---|---|
| 題目 | Recurrent Neural Networkを用いた抽出型および生成型論文タイトル生成について |
| 著者 | 大部 達也(名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻) 大囿 忠親(名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻) 新谷 虎松(名古屋工業大学大学院 工学研究科情報工学専攻) |
| 時間 | 05月25日(Thu) 13:50〜14:10 |
| 概要 | 論文執筆においてタイトルの決定は重要であるが，初学者が論文の内容を的確に表すタイトルを作成するためには，キーワード抽出等の支援が好ましい．論文タイトルの情報はアブストラクトに含まれていると仮定すると，論文タイトル生成は文書要約タスクの一種として考えることができる．本研究では，Encoder-Decoder翻訳モデルを応用したRNNを用いた抽出型と生成型のタイトル生成について述べる． |
| 論文 | PDFファイル |