Variational Template Machine for Data-to-Text Generationharmonylab
公開URL:https://openreview.net/forum?id=HkejNgBtPB
出典:Rong Ye, Wenxian Shi, Hao Zhou, Zhongyu Wei, Lei Li : Variational Template Machine for Data-to-Text Generation, 8th International Conference on Learning Representations(ICLR2020), Addis Ababa, Ethiopia (2020)
概要:Table形式の構造化データから文章を生成するタスク(Data-to-Text)において、Variational Auto Encoder(VAE)ベースの手法Variational Template Machine(VTM)を提案する論文です。Encoder-Decoderモデルを用いた既存のアプローチでは、生成文の多様性に欠けるという課題があります。本論文では多様な文章を生成するためにはテンプレートが重要であるという主張に基づき、テンプレートを学習可能なVAEベースの手法を提案します。提案手法では潜在変数の空間をテンプレート空間とコンテンツ空間に明示的に分離することによって、正確で多様な文生成が可能となります。また、table-textのペアデータだけではなくtableデータのないraw textデータを利用した半教師あり学習を行います。
Variational Template Machine for Data-to-Text Generationharmonylab
公開URL:https://openreview.net/forum?id=HkejNgBtPB
出典:Rong Ye, Wenxian Shi, Hao Zhou, Zhongyu Wei, Lei Li : Variational Template Machine for Data-to-Text Generation, 8th International Conference on Learning Representations(ICLR2020), Addis Ababa, Ethiopia (2020)
概要:Table形式の構造化データから文章を生成するタスク(Data-to-Text)において、Variational Auto Encoder(VAE)ベースの手法Variational Template Machine(VTM)を提案する論文です。Encoder-Decoderモデルを用いた既存のアプローチでは、生成文の多様性に欠けるという課題があります。本論文では多様な文章を生成するためにはテンプレートが重要であるという主張に基づき、テンプレートを学習可能なVAEベースの手法を提案します。提案手法では潜在変数の空間をテンプレート空間とコンテンツ空間に明示的に分離することによって、正確で多様な文生成が可能となります。また、table-textのペアデータだけではなくtableデータのないraw textデータを利用した半教師あり学習を行います。
6/29に開催されたデータアカデミー・エッセンスの資料です。
経産省(行橋市)、千葉県、札幌市、横浜市、鎌倉市、茅ヶ崎市、裾野市、掛川市、目黒区、板橋区が参加しています。
講師は、Code for Japan 市川博之、Code for Tokyoの矢崎さん、Code for Yokohamaの下山さんです。
論文紹介:Adversarially Learned One-Class Classifier for Novelty DetectionKazuki Adachi
Sabokrou, Mohammad, et al. "Adversarially Learned One-Class Classifier for Novelty Detection." The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018, pp. 3379-3388
第6回 統計・機械学習若手シンポジウムの公演で使用したユーザーサイド情報検索システムについてのスライドです。
https://sites.google.com/view/statsmlsymposium21/
Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) https://arxiv.org/abs/2105.12353
Retrieving Black-box Optimal Images from External Databases (WSDM 2022) https://arxiv.org/abs/2112.14921
Reinforcement Learning with few reward is challenge subject. This slide provides same method for reinforce learning with few reward and some latent variable model by VAE.
6/29に開催されたデータアカデミー・エッセンスの資料です。
経産省(行橋市)、千葉県、札幌市、横浜市、鎌倉市、茅ヶ崎市、裾野市、掛川市、目黒区、板橋区が参加しています。
講師は、Code for Japan 市川博之、Code for Tokyoの矢崎さん、Code for Yokohamaの下山さんです。
論文紹介:Adversarially Learned One-Class Classifier for Novelty DetectionKazuki Adachi
Sabokrou, Mohammad, et al. "Adversarially Learned One-Class Classifier for Novelty Detection." The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018, pp. 3379-3388
第6回 統計・機械学習若手シンポジウムの公演で使用したユーザーサイド情報検索システムについてのスライドです。
https://sites.google.com/view/statsmlsymposium21/
Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data? (SDM 2022) https://arxiv.org/abs/2105.12353
Retrieving Black-box Optimal Images from External Databases (WSDM 2022) https://arxiv.org/abs/2112.14921
Reinforcement Learning with few reward is challenge subject. This slide provides same method for reinforce learning with few reward and some latent variable model by VAE.
This presentation material provides an introduction to graph grammar and its application to learning a graph generative model. Presented at IBIS 2019, Nagoya, Japan.