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クロスモーダル表現学習と自然言語処理

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Academic year: 2021

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(1)情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. Vol.2017-NL-230 No.2 2017/3/5. クロスモーダル表現学習と自然言語処理 中山 英樹†1 概要: 機械学習技術の著しい発展により,自然言語処理や画像認識等の各分野における個別タスクの技術は急速に 成熟しつつあり,コモディティ化が進んでいる.一方でそれらの本質的な限界も見え始めており,分野横断的なコラ ボレーションの上に成り立つ新しい知的情報処理の在り方が強く問われるようになっていると感じる.本講演では, 自然言語処理と画像認識を中心に,マルチモーダルデータの横断的な表現学習を活用する研究領域について触れ,そ の可能性と今後の展望を議論したい.また,講演者が取り組んでいる事例として,画像へのグラウンディングを学習 時に利用し,一切のパラレルコーパスなしに機械翻訳システムを構築するゼロショット機械翻訳を紹介する.. †1 東京大学. ⓒ 2017 Information Processing Society of Japan. 1.

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