動画談話構造解析とそれを用いた要約生成

视频话语结构分析和摘要生成

基本信息

  • 批准号:
    21H03505
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 11.07万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

昨年度,イベント間の意味関係を修辞構造木として表現する動画談話構造解析がタスクとして定義可能であることを小規模なデータセットにおける2名のアノテータ間の一致に基づき示した.本年度は,データを拡充し,ニューラルネットワークに基づくベースライン解析器を構築しその結果を分析した.その結果(1)イベントに与えられた正解キャプションからイベントのベクトル表現を得た場合,その解析性能は人間に匹敵する,(2)しかし,自動生成キャプションからイベントのベクトル表現を得た場合には解析性能が大きく劣る,(3)動画から直接ベクトル表現を得た場合には,正解キャプションを用いた場合よりも性能は劣るものの自動キャプションを用いた場合よりも優れていることがわかった.さらに動画から直接ベクトル表現を得るためのエンコーダをあらかじめキャプショニングタスクで事前学習しておくと性能向上が得られることがわかり,今後研究を発展させていく上で重要な知見を得た.また,テキスト修辞構造解析に関して,性能向上のためのデータ拡張法の研究にも取り組んだ.ニューラルネットに基づく解析器の場合,大量のラベルなしデータを自動的に解析した結果を擬似正解データとして解析器の事前学習することで性能が向上することが知られている.しかし,ラベルなしデータを十分に得ることができないテキスト領域ではこの手法は適用できない.これを解決するため,少量のラベルつきデータから逆翻訳を用いて大量の擬似正解データを生成する手法を考案し,その有効性を確認した.
Last year, the meaning of the relationship between the two names was analyzed in terms of rhetorical structure and expression. This year, we will continue to analyze the results of the analysis. Results: (1) Analytical performance is comparable to human performance in the case of correct solution and correct solution,(2) Analytical performance is significantly inferior in the case of automatic generation of correct solution and correct solution,(3) Animation performance is superior in the case of direct solution and correct solution. In the case of a positive solution, the performance of the solution is poor, and the solution is automatic. The animation is direct, the performance is direct, the study is advance, the performance is upward, the future research is developed, the important knowledge is gained. The analysis of rhetorical structure is related to the study of performance upward and the study of rhetorical structure is related to the analysis of rhetorical structure. In the case of a basic resolver, a large number of resolutions are automatically resolved, and the results of the resolution are simulated. The resolver learns beforehand, and its performance is improved. In this case, the method is not applicable. A small amount of the solution was found to be in reverse order, and a large amount of the pseudo-positive solution was found to be in reverse order.

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Improving Neural RST Parsing Model with Silver Agreement Subtrees
  • DOI:
    10.18653/v1/2021.naacl-main.127
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Naoki Kobayashi;T. Hirao;Hidetaka Kamigaito;M. Okumura;M. Nagata
  • 通讯作者:
    Naoki Kobayashi;T. Hirao;Hidetaka Kamigaito;M. Okumura;M. Nagata
A Simple and Strong Baseline for End-to-End Neural RST-style Discourse Parsing
  • DOI:
    10.48550/arxiv.2210.08355
  • 发表时间:
    2022-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Naoki Kobayashi;T. Hirao;Hidetaka Kamigaito;M. Okumura;M. Nagata
  • 通讯作者:
    Naoki Kobayashi;T. Hirao;Hidetaka Kamigaito;M. Okumura;M. Nagata
Neural RST-Style Discourse Parsing Exploiting Agreement Sub-trees as Silver Data
神经 RST 风格的话语解析利用协议子树作为白银数据
  • DOI:
    10.5715/jnlp.29.875
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    小林尚輝;平尾努;上垣外英剛;奥村学;永田昌明
  • 通讯作者:
    永田昌明
動画談話構造解析へ向けたデータセット構築
视频话语结构分析的数据集构建
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    平尾 努;小林 尚輝;上垣外 英剛;奥村 学;木村 昭悟
  • 通讯作者:
    木村 昭悟
逆翻訳を利用したデータ拡 張による文間の修辞構造解析の改善
通过使用反向翻译扩展数据来改进句子之间的修辞结构分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    前川在;小林尚輝;平尾努;上垣外英剛;奥村学
  • 通讯作者:
    奥村学
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平尾 努其他文献

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