| 体系的番号 |
JPMJAX200I |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX200I |
研究代表者 |
高瀬 翔 東京工業大学, 情報理工学院, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2020 – 2022
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| 概要 | 埋め込み表現のパラメータ数削減のために、語彙数に依存しないパラメータ数で表現することを目指します。具体的には、ランダムベクトルを埋め込み表現として各語に割り当て、さらに、小規模なフィードフォワードニューラルネットワーク、あるいはベクトルを用意し、これと組み合わせることで表現力を向上させます。翻訳や要約生成など自然言語処理の応用タスクにおいて、通常の埋め込み表現と同程度の性能が達成可能か検証します。
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| 研究領域 | 数理・情報のフロンティア |
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