著者
東中 竜一郎 杉山 弘晃 成松 宏美 磯崎 秀樹 菊井 玄一郎 堂坂 浩二 平 博順 喜多 智也 南 泰浩 風間 健流 大和 淳司
出版者
人工知能学会
雑誌
2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
巻号頁・発行日
2018-04-12

「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトの英語における意見要旨把握問題の解法について述べる.具体的には,RACEと呼ばれる大規模な英語問題のデータセットを用いた深層学習の手法により,Word2vecの類似度に基づく手法よりも高精度に意見要旨把握問題が解けることを示す.今回,30%の正解率を44%まで改善することができた.

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ロボットを東大に入れるプロジェクト、終了したと勝手に思ってたけどまだ続いてた
ロボットを東大に入れるプロジェクト、終了したと勝手に思ってたけどまだ続いてた

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複数文問題の意見要旨把握問題で、正解率30%から正解率68%まで向上している。(RACEデータセットとBERTを利用) 論文:「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトの英語における意見要旨把握問題の解法 https://t.co/OK4WHL6vcM https://t.co/0Sz9QQ0Uyn
複数文問題は、「意見要旨把握問題」と「不要文除去問題」と「会話文完成問題」があって、これらで大幅に正解率が向上してることが報告されてる。 複数文問題の意見要旨把握問題で、正解率30%から正解率68%まで向上している。 論文:https://t.co/OK4WHKOTOc
2016年 ①はほぼ解けるようになったが、②と③がほとんど解けなかった 現在(2019年8月1日) ②の意見要旨把握問題で、正解率30%から正解率68%まで向上してる。 論文:https://t.co/OK4WHKOTOc ②の不要文除去問題で、正解率45.7%から正解率62.8%まで向上してる。 論文:https://t.co/PKRXgpoZR6
知られざる東ロボくんの真実(その1) 「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトの英語における意見要旨把握問題の解法 https://t.co/OK4WHKOTOc 正解率の推移 Word2vecに基づく手法 → 30% GAR/SARでRACEデータセットを学習 → 44% BERTとRACE使用→ 68% RACEでBERTを圧倒したXLNet登場 ← new
ロボットを東大に入れるプロジェクト、終了したと勝手に思ってたけどまだ続いてた https://t.co/dyuaKUROO3

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