著者

品川 政太朗 吉野 幸一郎 サクティ サクリアニ 鈴木 優 中村 哲

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J102-D, no.8, pp.514-529, 2019-08-01

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自然言語から思い通りの画像を生成するシステムは,コンピュータによるデザイン作成支援に有用であると期待されている.本研究では,自然言語によってインタラクティブな画像編集を行うことを指向して,自然言語の指示によって直前にシステムからユーザへ共有された生成画像を操作することで,より意図に沿った画像を新たに生成するフレームワークを提案する.具体的には,修正元となる画像データをConvolutional neural networks (CNNs)によって埋め込んだベクトルと,画像に対する自然言語の修正指示文をLong short-term memory neural networks (LSTM)によって埋め込んだベクトルを入力とし,敵対的学習によって指示通りに修正された画像の生成を行う枠組みを提案した.実験では,手書き数字操作データセットを用いた単純なタスクにより,提案モデルが学習した画像編集タスクにおける振る舞いについて分析した.また,実際に人手で付与した指示文によってアバター画像を修正し,意図に沿った編集を行うことができることを確認した.

著者

小田悠介 ニュービッググラム サクティサクリアニ 戸田智基 中村哲

雑誌

研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2014-NL-216, no.22, pp.1-8, 2014-05-15

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プログラミングは人手による作業が主であり,最終的なソースコードそのものを生成する自動プログラミングシステムは実用化されていない.このような自動プログラミングシステムを学習,評価するためには,実際のプログラミングに関するタスクを切り出したコーパスの収集が必要である.我々はタスクとして 「自然言語による仕様文が与えられたとき,その仕様に対応する関数を出力する」 という問題を考え,仕様文・ソースコード例からなるパラレルコーパスを人手により収集した.また,得られたコーパスから自動プログラミングのために必要な言語処理の技術を考察した.

著者

小田 悠介 札場 寛之 ニュービッグ グラム サクティ サクリアニ 戸田 智基 中村 哲

雑誌

研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2014-NL-219, no.12, pp.1-9, 2014-12-09

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プログラミング初学者にとって,与えられたソースコードがどのような処理内容なのかを把握するのは容易ではない.そこでソースコード読解支援のために,与えられたソースコードから処理内容を示すコメントを自動的に生成し,ソースコードと共に提示することで読解を促すシステムが考えられる.本研究ではコメント生成のために Tree-to-String 統計翻訳の枠組みを使用し,プログラミング言語の構文木とコメントに対して翻訳器を学習することで,ソースコードから統計的にコメントを生成するシステムを提案する.