Open 2017.05.29
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ルールベース機械翻訳モデル

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■ 動画紹介

RNNの応用で目覚ましい成果の一つは、昨年末に発表されたGoogle翻訳の進化です。
機械翻訳の精度は、飛躍的に向上しました。
講演では、Google翻訳がどのようにRNN (deep LSTM)を利用しているかを解説します。

現在は同時に、RNN/LSTMの制限を越えようとする研究も活発に行われています。
講演では、こうした新しい探求の代表例として、Google DeepDreamチームのDNC(differentiable neural computer)の
アーキテクチャーを取り上げようと思います。
コンピュータのメモリーを積極的に利用しようというこのアプローチは、ニューラル・ネットワークの枠を超えて、
新しいコンピュータ・アーキテクチャーの提案としても興味深いものです。

※本講座は2017/3/27に開催されました、マルレク第6回「RNNの応用と発展 --Google翻訳とDNC--」の内容を収録したものになります。
【主催】マルレク 
【授業内容】
 ■Googleニューラル機械翻訳に選考したもの
  1.ルールベース機械翻訳モデル
  2.統計的機械翻訳モデル / 統計的機械翻訳モデルの成功と限界
  3.パラレル・コーパスの現在 / ニューラル確率言語モデル --Bengioの「次元の呪い」
  4.語の「意味ベクトル」 --Word2Vec / RNNの文法認識能力

 ■Googleニューラル機械翻訳
  5.システムの概観 / Encoder - Decoder
  6.Attention Mechanism / Wordpiece

 ■Google多言語ニューラル機械翻訳
  7.多言語翻訳を単一システムで / 実験結果
  8.ゼロ・ショット翻訳 / インターリンガの存在 / 混合言語

■ コンテンツ一覧

視聴条件:本動画はご購入いただくことで全て視聴できます。


■講師・スピーカー紹介

丸山 不二夫
東京大学教育学部卒業。一橋大学大学院社会学研究科博士課程修了。稚内北星学園大学学長、早稲田大学大学院情報生産システム研究科客員教授等を歴任。オープンソースのコミュニティ活動に積極的に参加。日本Javaユーザー会名誉会長。日本Androidの会名誉会長。クラウド研究会代表。 近年では、日本のIT業界がグローバルな技術イノベーションの一翼を担うことを目標に、連続講演会「マルレク」を主宰し、クラウドコンピューティングや人工知能などの技術について講演を行っている。

丸山事務所(マルレク):  http://www.digital-life365.com/
日本Androidの会:   https://www.android-group.jp/
過去の講演資料:    https://goo.gl/XM5YsT

2016 年9月更新

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