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梶原智之
梶原智之 (
@moguranosenshi
)
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投稿一覧(最新100件)
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専門家が平易化した記事を用いたやさしい日本語パラレルコーパスの試作
RT @koretaka_ai: #JSAI2023 にて, 6月8日(木) 13:30-15:10 のポスターセッションで「専門家が平易化した記事を用いたやさしい日本語パラレルコーパスの試作」について発表します。 文単位の日本語のテキスト平易化コーパスを作るという内容です。良…
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Scholar2Vec: 研究者の多様な活動情報を埋め込める深層潜在空間の構築
同志社大学の桂井先生および東京大学の大向先生との共同研究の成果です https://t.co/eQ6DiuCak8 https://t.co/cKcdvB8dD1
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文レベルの難易度を用いた強化学習による難易度制御
RT @EhimeNLP: B4柳本と卒業生の井川による論文が、自然言語処理の分野のメジャー国際会議AACLに採択されました。強化学習を用いたテキスト平易化に関する研究で、人工知能学会全国大会での以下の発表の発展版です。 https://t.co/sFd41krNAa
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OA
対話における間接的応答と直接的応答からなる言い換えコーパスの構築と分析
RT @tkym1220: 『自然言語処理』に採択された主著論文が29巻1号に掲載されました! 高山, 梶原, 荒瀬: 対話における間接的応答と直接的応答からなる言い換えコーパスの構築と分析 意図が明示的な応答とそうでない応答の言い換え対からなる対話コーパスを作って色々実験…
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マルチモーダル品質推定に基づく機械翻訳モデルの高度化
日本学術振興会の研究活動スタート支援および科学技術振興機構のACT-Iに採択されました。言い換えとその応用(機械翻訳、テキスト平易化、スタイル変換)について研究を進めていきます。よろしくお願いします。 https://t.co/VQi5LPmQ8o https://t.co/H492ZcTSmE
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クラウドソーシングにおける協調作業の実践と評価
JSAI2016で引用されてた https://t.co/nEmLxTVmqk
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文節機能部の確率的書き換えによる言語表現のキャラクタ性変換
RT @niam: YANS2014の功労者,NTTの宮崎さんのJSAIの論文誌が,J-stageで早期公開になっている.早期公開制度,初めて知った. https://t.co/6nHNbYR9Pg
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語釈文を用いた小学生のための語彙平易化
RT @y8o: 梶原君の論文が今月号の情報処理学会論文誌に掲載されました。ぜひご覧ください。 梶原 智之, 山本 和英. 語釈文を用いた小学生のための語彙平易化 http://t.co/2KZrMmmpiR
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共起に基づく類似性尺度
@delihiros こんなのすか http://t.co/YkuxmMXKcT
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共起に基づく類似性尺度
@delihiros こんなのすか http://t.co/YkuxmMXKcT
お気に入り一覧(最新100件)
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汎用言語モデル学習のためのプロンプト最適化
人工知能学会全国大会 #JSAI2023 で以下の発表が優秀賞を受賞しました! instruction tuningに使うプロンプトを最適化するお話です。 https://t.co/NYE1CxCAQQ
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自然言語処理技術の現状と展望 -エラー分析プロジェクトを通して-:1.Project Next NLP -エラー分析を通じた自然言語処理技術の推進-
LLM時代の今、Project Next NLPの第2回目を開催し、各タスクの専門家が一同に集結してLLMによって現状何ができて何ができていなかのエラー分析をしてみたさがある https://t.co/qvMHWJ5Mbe
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なりきりAIプラットフォームを活用した自治体連携による案内業務対話システム構築
2020年から実施した「なりきりAI 京町セイカ」の実証実験の取り組みが人工知能学会の論文誌(実践AI論文)に採録されました ご当地広報キャラと実用対話システムの融合・実用化を目指し、実証実験で得られたノウハウも色々詰め込んだ論文になります https://t.co/ou4gS4y1QZ https://t.co/gjzgvpKYQv
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Automatic Machine Translation Evaluation using a Source and Reference Sentence with a Cross-lingual Language Model
言語処理学会の論文誌「自然言語処理」に共著論文が採録され本日公開されました。JSTさきがけの成果です。1/4 Automatic Machine Translation Evaluation using a Source and Reference Sentence with a Cross-lingual Language Model https://t.co/ObpWJIvjSn
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職業ごとの行動に関する知識の収集
やっと論文誌に成仏させていただきました https://t.co/XQqPL51qp2
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特集「ニューラルネットワーク研究のフロンティア」にあたって
人工知能(学会誌)の3月号の特集「ニューラルネットワーク研究のフロンティア」.「深層学習」の連載記事以降の最新動向を,(私以外は)豪華な執筆陣に,できるだけテクニカルで,かつ,わかりやすく解説して頂きました.各記事のあらまし → https://t.co/5QJWcJBRM4
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データマイニング分野のクラスタリング手法(1) : クラスタリングを使ってみよう!
さすがのしましま先生。読んでる。 / データマイニング分野のクラスタリング手法 http://t.co/EJvSbRWmHL http://t.co/13PBV6Sbta
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データマイニング分野のクラスタリング手法(2) : 大規模データへの挑戦と次元の呪いの克服
さすがのしましま先生。読んでる。 / データマイニング分野のクラスタリング手法 http://t.co/EJvSbRWmHL http://t.co/13PBV6Sbta
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