(整理予定)言語処理道一合目

対話システム・言語処理についてぼちぼち頑張るブログ

資料作成日 7

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まだ、作ってる。

 

つい丁寧に説明することがわかりやすいと思ってしまうけど、そうでないことに気づく。

 

いかに理解に不必要な情報を削ぎか、がわかりやすくするために大事なんだな。

たりなければ、あとから肉付けすればいい。

 

グダグダ抜かさないで、きちっとした骨を作るのが大事

資料作成日 6

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なかなか1日のルーティーン通り行かず、時間が確保できない。

1日6Hはやりたいのにな。

 

イントロの部分がうまくわかりやすく書けない。

 

 これから学会発表する若者のために

 

がすごく参考になる(まだ発表しないけど、、)

次の学会は、全部の質問と応答をメモして参考にしたい。

できれば質問してみたい。

 

資料作成日 5

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資料作成日。

 

うーん、いい加減けりつけたいんだけどな、、

モデルの部分は荒くだができたので、

イントロダクションと、モデルの概要のとこをかく

 

頭の中を言語化するのは難しい

 

いろいろとカットしないとな。

 

ご飯1日一食にしたい

私のしている研究内容

今日は引き続き、説明用資料作成を利用していた。

また今日は、提案システム説明用資料とは別に、施設を利用するために、研究内容を文章に起こしていたので、ここにその下書きを載せる。

専門の人じゃない人に見せる文章であるので、できるだけ興味を引くように書いた(つもり)

 

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私が研究を行いたいと考えているのは、外部知識を利用し、多様性のある応答が可能なsequnce to sequnceモデルの対話システム構築である。

本研究では、雑談を目的とする対話システム(以下:雑談型の対話システム)の構築に焦点を当てる。雑談型の対話システムの性能の向上は、コンピューターと人がコミュニケーションをとるにあたり、重要な役割を担うと考えられる。

 また現在、世間で「人工知能」と呼ばれる深層学習モデルであるデイープニューラルネットワーク(DNN)の登場により、対話システムや翻訳システムに飛躍的な向上がみられ、注目を集めている。この、DNNを利用した対話システムの代表的なモデルとして、「sequence to sequenceモデル(以下:seq2seqモデル)」があげられる。このseq2seqモデルは、google翻訳などでも用いられている技術である。

 ただ、seq2seqモデルの対話システムに存在する問題点として、「そうだね」「うん」などの汎用性の高い応答が頻出するといった点が上げられる。そこで、Wikipediaなどに代表される外部知識データを用いて、多様性のある応答が生成できるシステムの研究を試みる方針である。具体的には、対話文に含まれるトピック情報を用い外部知識に結びけ対話システムに情報を反映する方法を研究する。

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2月に提案システムを実装したかったのに、このままできなくて自分の作業の遅さをなんとかしなければ、と思う。

人のいないところで作業していると、脱線・サボりがちになるので、研究仲間がいる場所で研究したいけど、いない。どうしようもない。

とにかく、お仕事と同じような心づもりで研究する(締め切りへの緊張感とか、サボらないとか、出勤時間、退勤時間とか)ことを心がけて、作業量をあげていきたい。