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Faithful to the Original: Fact Aware Neural Abstractive Summarization オリジナルに忠実に: ファクト・アウェア・ニューラル抽象的要約
Faithful to the Original: Fact Aware Neural Abstractive Summarization オリジナルに忠実に: ファクト・アウェア・ニューラル抽象的要約 ** Abstract抄録** 抽出的要約とは異なり、抽象的要約は原文の異なる部分を融合させなければならず、偽の事実を生成する傾向がある。 我々の予備研究では、最先端のニューラルサマリーシステムの出力の30%近くがこの問題に悩まされていることが明らかになった。 これまでの
Unifying Visual-Semantic Embeddings with Multimodal Neural Language Models
マルチモーダルなニューラル言語モデルを用いた 視覚-意味的埋め込みの統合著者 Ryan Kiros, et al. AbstractLSTMを文章をエンコードするために用いたところ, 物体検知なしでSotAに匹敵した。(データセット: Flickr8K, Flickr30K) 1.Introduction画像認識/検知はブレークスルーが起きた ⇔キャプション生成はここから。 もし理想的なキャプションが生成されれば、(1)画像内容検索システムの可能性も向上し、(2)原理的
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