教師有りコピー機構を用いた要約文生成
書誌事項
- タイトル別名
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- Abstractive Sentence Summarization with Supervised Copy-Mechanism
抄録
<p>現在のコピー機構は要約モデルの一部として訓練データから暗黙的に学習されているため,どのような単語をコピーするかは明示的になっていない.そこで本研究では適切なコピーが行われるよう,あらかじめ訓練データにおける原文表現の利用個所を推定し,その推定結果を教師にコピー機構を学習する手法を提案する.さらに,文要約手法に用いられているにも関わらずコピー機構が用いられてこなかったTransformerベースのモデルにおけるコピー機構の有効性を明らかにする.要約文生成データセットGigawordにおける自動評価を用いた実験の結果,Transformerベースのモデルでもコピー機構が有効であること,そして提案する教師ありコピー機構によりTransformerベースとLSTMベースの両方のモデルで性能が向上する事が確認された.特に,Transformerベースのモデルでは最大でROUGE-1,2がそれぞれ0.30,0.28ポイント向上し,有意差がみられた.</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2020 (0), 2H6GS901-2H6GS901, 2020
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390003825189323776
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- NII論文ID
- 130007856933
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可