自然言語処理

言語類型学と Multilingual NLP

近年、Multilingual NLP (多言語自然言語処理) が注目を集めています。この分野の目的は、1つのモデルで複数の言語を同時に扱うことを可能にすることです。 ただ、この分野における最大の課題と言われているのが、言語の多様性です。 私たちは、言語類型学 (Linguistic Typology) を利用してこの問題を解決しようとしています。 言語類型学は、言語学的な立場から言語を分類する学問の一分野で、その知見が Multilingual NLP への一助となることが期待されています。

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Using Semantic Similarity as Reward for Reinforcement Learning in Sentence Generation

Cross entropy loss only evaluates sentences on the token level and is unable to handle synonyms or changes in sentence structure. For this reason, we propose to evaluate output sentences with more flexible criteria such as their Semantic Textual Similarity (STS) with ground truth sentences, then use Reinforcement Learning (RL) with estimated STS scores as reward.

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