NLP2019報告

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1. NLP2019 報告会 第25回言語処理学会 報告会 2019/3/25 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 吉澤 亜斗武

2. Contents 1. 興味をもった発表 （手法） ・E5-1：ExpertとImitatorの混合ネットワークによる 大規模半教師あり学習 ・E6-1：Conditional VAEに基づく多様性を考慮したイベント予測 2. 所感

   ・テーマセッション：Ａ4/Ｄ4 ・興味をもたせるプレゼン ・研究する上で 2

3. ExpertとImitatorの混合ネットワークによる大規模半教師あり学習 ・半教師あり学習を現実的な時間でスケーラブルな学習したい． ・少量のラベル付きデータで学習する際，偽の特徴量を見抜くの が難しい．（分類：“this is a”） ・従来の手法：Expert（LSTMとMLPで構成） ・部分的な特徴量を抽出するCNN：Imitator を加えて， 並列計算を可能にした．

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4. ExpertとImitatorの混合ネットワークによる大規模半教師あり学習 4

5. ExpertとImitatorの混合ネットワークによる大規模半教師あり学習 ・Expert はラベル付きデータによって学習し，Imitator は Expert を真似るようにラベルなしデータで学習する． ・偽の特徴量は，大量のラベルなしデータによって抽出されない ・単に学習が並列計算できるだけでなく，分類タスクにおいて 汎化性能の向上が確認できた ・理論上は他のタスクにも使えるはず

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6. Conditional VAEに基づく多様性を考慮したイベント予測 ・多様性のあるイベント予測をしたい． ・Conditional VAE をモデルとし，さらに出力から入力信号に 復元するreconstructorを追加し，目的関数を組み込む． ・クラウドソーシングによって評価し，妥当性・多様性ともに ベースラインを上回った． 6

7. Conditional VAEに基づく多様性を考慮したイベント予測 7

8. 2. 所感 8 ・Ｄ4：談話研究と言語処理，人工知能研究の連携に向けて ポライトネスやラポールの必然性を実感する一方で， 対話・人工知能へどのように応用していくか？ ・Ａ4：実世界にグラウンドされた言語処理 概念をいかに獲得していくか？

9. 2. 所感 9 ・興味をもたせるプレゼン YANSで話した人が研究について熱心に語っており，一番興味 がプレゼンが上手だった． ・研究する上で サーベイは重要．（学会こわい）