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
一般社団法人 人工知能学会
巻号頁・発行日
pp.2C102, 2018 (Released:2018-07-30)

「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.

言及状況

外部データベース (DOI)

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人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018) 「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/cYDQkXRJKl https://t.co/cHw6AHgj8X
参考文献1 人工知能学会全国大会論文集 https://t.co/cYDQkXRJKl 「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… https://t.co/1NCJ4sq0cz
センター英語の意見要旨把握問題でも、BERTによって大きく正解率が上がっている。 30%だった(東ロボくん挫折時) →44% →68%←new https://t.co/cYDQkXRJKl (pdf)https://t.co/6URb2QAuYy
新井紀子さんのこの発言から2ヵ月経った時点(6月)で、英語の意見要旨把握問題で、+15%の精度向上が確認されてる。RACEデータセットと, 機械読解で用いられるディープラーニング手法「SAR」と「GAR」が使われてる。word2v… https://t.co/kcG2csSgIf

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