首都大学東
予稿 研究発表 首都大学東京 自然言語処理研究室（小町研）
... 首都大学東京 {sekizawa-yuuki, kajiwara-tomoyuki}@ed.tmu.ac.jp, [email protected] 1 はじめに 近年、ニューラルネットワークを用いる手法が自然 言語処理の多くのタスクで成果を上げている。機械 翻訳の分野でも、これまでの統計的機械翻訳と比べて 流暢性の高い出力ができるという利点があり、ニュー ラル機械翻訳 [1] ...
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首都大学東京法科大学院自己評価書
... 首都大学東京大学院法学政治学研究科法曹養成専攻 第４章 公表は勿論のこと、「履修案内」への明記や、合格者に対する入学前・入学時のガイダン ス等での説明によって、学生に対しても充分に周知されている。 また、成績評価の方法については、授業内容の性質上筆記試験を実施することが適さな い場合以外は期末試験を実施することとし、そのほか、中間テスト、小テスト、レポート、 ...
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2019年度首都大学東京科目等履修生出願要項
... ・ やむを得ない事情により授業科目、授業担当者、授業曜日・時間の変更等がある場合があります。 ・ 所定の手続きを経て図書館（南大沢本館）を利用することができます。 ・ 障がい等により修学上配慮を必要とする者は、出願前に首都大学東京アドミッション・センター（入 試課）まで相談してください。 ...
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予稿 研究発表 首都大学東京 自然言語処理研究室（小町研）
... 首都大学東京 1 はじめに 近年，大規模なデータ収集が可能になると共に，デー タドリブンな対話システムの研究・開発が盛んに行われて いる．非タスク指向型対話システムにおいては，Twitter において Tweet と Reply の関係を大量に収集してきて 対話コーパスとして利用する研究 [5, 8] や大規模な映画 の字幕データを対話コーパスとして利用した研究 [1, 3] ...
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予稿 研究発表 首都大学東京 自然言語処理研究室（小町研）
... Copyright(C) 2017 The Association for Natural Language Processing. All Rights Reserved.[r] ...
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予稿 研究発表 首都大学東京 自然言語処理研究室（小町研）
... フレーズ対 W2V C&W ESWE GSWE E&GSWE in summer & on summer 0.84 0.75 0.64 0.58 0.54 in summer & in spring 0.84 0.77 0.90 0.80 0.88 in summer & in English 0.40 0.46 0.36 0.2[r] ...
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paper 研究発表 首都大学東京 自然言語処理研究室（小町研）
... • We achieve the state-of-the-art accuracy in grammatical error detection on the First Cer- tificate in English dataset (FCE-public) using a Bi-LSTM model initialized using our word embe[r] ...
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... Table 3 shows the experimental results of the semantic textual similarity task. “ALL” is the weighted mean value of the Pearson’s correlation coefficient over the five datasets. MIPA ach[r] ...
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... Our previ- ous study presented a voice controlling method to generate sentences for neu- ral machine translation, wherein it was demonstrated that the BLEU score im- proved when the voic[r] ...
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... In this paper, we propose a preprocessing method that paraphrases infrequent words or phrases with frequent ones on the target side of the training sen- tences in order to train a better[r] ...
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paper 研究発表 首都大学東京 自然言語処理研究室（小町研）
... To improve machine translation performance with low-resource language pairs, we propose a method to expand the training data effectively via filtering the pseudo-parallel corpus using a [r] ...
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... This extraction part of our method is for acquiring non-trivial negative instances. Although the ma- chine translation part of our method is expected to collect non-trivial negative inst[r] ...
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... The experimental results show that beam search and ensemble decoding improve the translation accuracy by 3.55 points in Japanese-English translation and 3.28 points in English-Japanese t[r] ...
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... (2015a) investigated the quality and quantity of a monolingual parallel corpus using the framework of statistical machine translation and showed that sentence pairs with a moderate level[r] ...
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... We just annotated whether a reporter is in front of the place ( close ) or has already left the place ( far ) because we use the flood event corpus constructed from a social media where [r] ...
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... Ref 2 Offenbach s numerous Underworld , and La belle Hélène many operettas, such as , were extremely Orpheus in the very popular in both France and in the English-speaking worl[r] ...
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予稿 研究発表 首都大学東京 自然言語処理研究室（小町研）
... Positional Unknown モデル [6] は，ソース側から未 知語をコピーする機構を持つ Encoder-Decoder モデ ルである． Encoder-Decoder は Encoder と Decoder からなるモデルで，任意長の入力列から任意長の出力 列を出力するように学習する． Encoder では入力から 隠れ層ユニットを更新し， Decode[r] ...
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予稿 研究発表 首都大学東京 自然言語処理研究室（小町研）
... Jaccard 総文対数 標本数 正例 負例 誤訳 その他 [0. 0] 6,174 0 0 0 0 0 Total 500,000 2,000 363 102 1,253 282[r] ...
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予稿 研究発表 首都大学東京 自然言語処理研究室（小町研）
... 4 https://alaginrc.nict.go.jp/resources/ nict-resource/li-info/li-outline.html#A-9 表 1: Simple PPDB: Japanese の事例 字引 （上級）→（初級） 辞書 0.878 晩餐 （上級）→（初級） 夕食 0.317 九大 （上級）→（中級） 九州大学 0.875 晩餐 （上級）→（中級） ディナー 0.176 写真機 ...
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スライド 研究会 首都大学東京 自然言語処理研究室（小町研）
... リoss セ ルodeリ(Variabリe(phi_0), Variabリe(y)) #誤差の計算. accuル_リoss +セ リoss.data #計算した誤差を蓄積し いく[r] ...
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