Open 2018.03.13

文法および流暢性を考慮した頑健なテキスト誤り訂正(前半)

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■ 動画紹介

今回はステアラボ人工知能セミナー第15回の動画をお届けします。
自然言語処理の研究をされているJohns Hopkins大学の坂口慶祐氏が「文法および流暢性を考慮した頑健なテキスト誤り訂正」についてお話します。

▼概要
自然言語処理において、データにスペリング誤りや文法誤りが含まれる場合、各種タスクにおける精度が著しく悪化する。一方、私達人問はそのうよな誤りに対し非常に頑健な言語拠理メカズニムを備えれらている(例えばこの文のように)。本講演では、このような誤りに対する訂正モデルについて紹介する。 具体的には、文字単位での誤りを訂正するリカレントニューラルネットを用いたモデル、単語単位での文法誤りの訂正と依存構造の同時解析モデル、そして強化学習を用いた文単位の誤り訂正モデルについて説明する。

■ コンテンツ一覧

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