【全体の総括】 言語学寄り、特に中国語に関する多くの発表がありました。音声とテキストを並行して使用する傾向があることが見受けられた。 ______________________________________ 【発表の総括】
______________________________________ 【聴講メモ】 Improving Japanese semantic-role-labeling performance with transfer learning as case for limited resources of tagged corpora on aggregated language Takuya Okamura, Koichi Takeuchi, Yasuhiro Ishihara, Masahiro Taguchi, Yoshihiko 小データでの転移習得による術後の構造解析のパフォーマンスを向上させる。 出力層だけが転送学習を行います。 Classifying and Extracting Data from Facebook Posts for Online Persona Identification Hazel Brosas, Eugene Lim, Danica Sevilla, Denise Silva and Ethel Ong 情報をパーソナライズするために人々をいくつかのカテゴリに分類する動機付け。データは5人のラベルを与えて各人に与えられます。 モデルは、N-gram・TF-IDFを特徴量として、いくつかの分類器（勾配ブースティング分類器、ロジスティック回 帰）を比較する。 Syllables for Sentence Classification in Morphologically Rich Languages Madhuri Tummalapalli and Radhika Mamidi 各言語がそれぞれのタスクに合わせて、特徴量やシステムを作っている。どのタスク、言語にも共通した特徴量を作りたい。 character-ngramを意味のある単位(Syllables)に変更する。 CNN, multi-CNN(characterとsyllablesを入力)を利用し、sentiment analysis, Question classificationでsyllablesの効果を検証。 結果としてrich languagesにおいて、syllablesを利用することで性能を改善。 Chinese Spelling Check based on Neural Machine Translation Chiao-Wen Li, Jhih-Jie Chen and Jason Chang 似ている形・発音のものを間違う傾向にある。 confusion set(正しいものと間違っているもののペアが含まれている辞書: 33,551pairs)を使ってデータを自動生成し、 トレーニングセットに追加することでNMTによるspelling checkerの性能を改善。 トレーニングデータに現れない間違いに対しても、対応できる。confusion setはedit logから収集。 Automatic Error Correction on Japanese Functional Expressions Using Character-based Neural Machine Translation Jun Liu, Fei Cheng, Yiran Wang and Yuji Matsumoto 次の2つのステップで、Functional Expressionのerror correctionを行う。 1. Functional expression detection (BILSTM-CRF model) 2. Error detection and correction (Seq2seq) Suspicious News Detection Using Micro Blog Text Tsubasa Tagami, Hiroki Ouchi, Hiroki Asano, Kazuaki Hanawa, Kaori Uchiyama, Kaito Suzuki, Kentaro Inui, Atsushi Komiya, Atsuo Fujimura, Ryo Yamashita, Hitofumi Yanai and Akinori Machino Fake news detectionの研究。ここでは、Suspicion casting post (SCP) detectionとsuspicious article (SA) detectionの2つのタスクを定義。 ユーザー側の「疑わしい」という発言を利用して、ある記事がfakeかどうかを検出する。 |
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