自然言語処理

多言語自然言語処理

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。より良い多言語モデルの実現に向けて、言語間の共通性を活かしたモデルの開発、多言語モデルの分析といったテーマの研究を進めています。

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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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