文献一覧: 大内啓樹 (著者)

20 0 0 0 OA Julia言語による深層学習ライブラリの実装と評価

著者: 進藤裕之澤井裕一郎大内啓樹松本裕治
出版者: 人工知能学会
雑誌: 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日: vol.30, 2016

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2016/paper-732.html

11 0 0 0 OA 負例を厳選した対話応答選択による対話応答生成システムの評価

著者: 佐藤志貴赤間怜奈大内啓樹鈴木潤乾健太郎
出版者: 一般社団法人言語処理学会
雑誌: 自然言語処理 (ISSN:13407619)
巻号頁・発行日: vol.29, no.1, pp.53-83, 2022 (Released:2022-03-15)
参考文献数: 48

雑談対話応答生成システムの日々の改良が望ましい方向に効いているか継続的に評価するといった用途として,システムを低コストで評価できる自動評価の枠組みの確立が求められている.しかし,BLEU など,応答生成の自動評価に広く用いられている既存の指標は人間との相関が低いことが報告されている.これは,一つの対話履歴に対し適切な応答が複数存在するという対話の性質に起因する.この性質の影響を受けにくいシステムの評価方法の一つに対話応答選択が考えられる.対話応答選択は,対話履歴に対し適切な応答を応答候補から選ぶタスクである.このタスクではシステムの応答が候補内の発話に限られるため,前述した対話の性質の影響を回避した評価が可能である.一般に対話応答選択では,対話履歴に対する本来の応答(正例)に加え,誤り候補(負例)を無関係な対話データから無作為抽出し応答候補を構成する.しかし,この方法では,正例とかけ離れすぎていて応答として不適切と容易に判別できる発話や,応答として誤りとはいえない発話が負例として候補に混入し,評価の有効性が低下する可能性がある.本論文では,負例を厳選することで不適切な負例の混入を抑制した対話応答選択テストセットの構築方法を提案する.構築したテストセットを用いた対話応答選択によるシステム評価が,BLEU など既存の広く用いられている自動評価指標と比べ人手評価と強く相関することを報告する.

2022-04-02 09:51:07
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6 0 0 0 OA 文章から地理空間を取り出すー場所を表す言語表現の抽出と地図データベースへの接続ー

著者: 大内啓樹中谷響東山翔平寺西裕紀渡辺太郎
雑誌: GISA & IAG'i 2023
巻号頁・発行日: 2023-10-11

文章には,場所に関する膨大な情報が含まれる.こうした情報をうまく構造化し整理すれば,地理に関わる多様な応用へとつながる.その基盤技術として,場所を表す言語表現(場所参照表現)の抽出と地図データベースへの接続がある.本研究では,場所参照表現の抽出とOpenStreetMapへの接続を行うシステムを開発した.その解析精度の評価および応用可能性の調査結果を報告する.