Summarize-then-Answer: Generating Concise Explanations for Multi-hop Reading Comprehension 〜論文にまとめるまでの経緯を添えて〜

2022/05/11 (Wed) 12:00 (JST)

井之上直也 / Naoya Inoue (北陸先端科学技術大学院大学)

[Webサイト]

2013年東北大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。株式会社デンソー基礎研究所研究員、東北大学助教、米 Stony Brook University 研究員を経験後、2022年4月より北陸先端科学技術大学院大学准教授に着任、現在に至る。博士(情報科学)。自然言語処理、特に推論に関する研究に注力。

概要

本トークでは、説明可能な機械読解モデルについて論じる。周辺分野の研究動向に触れたあと、モデルの意志をより反映し (faithful)、かつ人間にとってわかりやすい (plausible) 説明を生成するための一手法として、少量の教師データと教師なしの報酬関数を用いて説明生成器を訓練する手法を紹介し (詳細は下記論文リンクを参照) 、今後の研究の方向性についてお話する。また、研究ノウハウの共有のために、この成果を論文にまとめるまでの苦労や講演者の対処法も併せて紹介したい。

※トークは日本語です。

[動画] [スライド] [論文] (EMNLP 2021)

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