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概要
目次
概要
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図目次
表目次
はじめに
ニューラルネットワーク
RNN
LSTM
seq2seq
関連研究
Copyable Model
シリーズ型質問文への対応
低頻度語の高頻度語への置き換え
提案手法
ヌルトークンへの品詞情報付加
過去発話の付与
実験環境
使用NMTエンジン
使用コーパス
実験方法
実験結果
ヌルトークン変換数
出力結果
応答精度評価
入力に過去の発話を含まない学習データの出力結果評価
評価に過去の発話を使用しない
評価に過去の発話を使用する
入力に過去の発話を含む学習データの出力結果評価
出力の多様性評価
○，△評価における多様性
過去の発話を含まない学習データの多様性評価
過去の発話を含まない学習データの過去の発話を用いた多様性評価
過去の発話を含む学習データの出力結果評価
各手法における多様性の増減
入出力両方を低頻度語処理した学習データにおける精度・多様性評価
入力に過去の発話を含まない学習データの出力結果評価
評価に過去の発話を使用しない
評価に過去の発話を使用する
入力に過去の発話を含む学習データの出力結果評価
考察
評価のしやすさ・厳密性
精度
多様性
おわりに
謝辞
参考文献
この文書について...
2018-02-28
