特許7405234IP Force 特許公報全文掲載

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文生成装置、文生成学習装置、文生成方法、文生成学習方法及びプログラム

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかしながら、事前学習済Ｅｎｃｏｄｅｒ－Ｄｅｃｏｄｅｒモデルでは、要約などのタスクに合わせた「入力テキストのどの部分が重要か」については学習されていない。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

そこで課題を解決するため、文生成装置は、入力文を入力して文を生成する生成部を有し、前記生成部は、前記入力文を構成する各単語について重要度を推定すると共に、前記入力文を符号化する内容選択符号化部と、符号化の結果及び前記重要度を入力として、前記入力文に基づいて前記文を生成する復号化部と、を含む、学習済みのパラメータに基づくニューラルネットワークである。

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

文生成の精度を向上させることができる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 第１の実施の形態における文生成装置１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図2】 第１の実施の形態における文生成装置１０の機能構成例を示す図である。
【図3】 第１の実施の形態における生成部１２の構成例を示す図である。
【図4】 第１の実施の形態における文生成装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図5】 各単語に対する重要度の推定を説明するための図である。
【図6】 第１の実施の形態における生成部１２による処理を説明するための図である。
【図7】 第１の実施の形態における文生成装置１０の学習時における機能構成例を示す図である。
【図8】 第２の実施の形態における生成部１２の構成例を示す図である。
【図9】 第２の実施の形態における生成部１２による処理を説明するための図である。
【図10】 第３の実施の形態における文生成装置１０の機能構成例を示す図である。
【図11】 第３の実施の形態における文生成装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図12】 知識源ＤＢ２０の構成例を示す図である。
【図13】 関連度計算モデルの第１の例を説明するための図である。
【図14】 関連度計算モデルの第２の例を説明するための図である。
【図15】 第３の実施の形態における文生成装置１０の学習時における機能構成例を示す図である。
【図16】 第４の実施の形態における文生成装置１０の機能構成例を示す図である。
【図17】 第４の実施の形態における生成部１２の構成例を示す図である。
【図18】 第４の実施の形態におけるモデル構成例を示す図である。
【図19】 第４の実施の形態における文生成装置１０の学習時における機能構成例を示す図である。
【図20】 第５の実施の形態における文生成装置１０の機能構成例を示す図である。
【図21】 第５の実施の形態における生成部１２の構成例を示す図である。
【図22】 第５の実施の形態におけるモデル構成例を示す図である。
【図23】 第６の実施の形態における文生成装置１０の機能構成例を示す図である。
【図24】 第６の実施の形態におけるモデル構成例を示す図である。
【図25】 第６の実施の形態における文生成装置１０の学習時における機能構成例を示す図である。
【図26】 第７の実施の形態における文生成装置１０の機能構成例を示す図である。
【図27】 第７の実施の形態における文生成装置１０の学習時における機能構成例を示す図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１０ 文生成装置 １１ 内容選択部 １２ 生成部 １３ パラメータ学習部 １４ 検索部 １５ 内容選択符号化部 ２０ 知識源ＤＢ １００ ドライブ装置 １０１ 記録媒体 １０２ 補助記憶装置 １０３ メモリ装置 １０４ ＣＰＵ １０５ インタフェース装置 １２１ ソーステキスト符号化部 １２２ 参考テキスト符号化部 １２３ 復号化部 １２４ 合成部 １２５ ジョイント符号化部 １２６ 符号化部 Ｂ バス

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