背景 「造語対義語」がちょっと面白いと思ったので、Word2Vecを応用して機械に作らせてみよう！という試み。 やりたいことは、以下のようなギャグ対義語を自動生成すること。 「赤の他人」⇔「白い恋人」 「ウサギは寂しいと死ぬ」⇔「ゴリラは孤独を背負い生き抜く」 「生きろそなたは美しい」⇔ 「死ねブス」 「冷やし中華始めました」⇔ 「おでんはもう辞めました」 「コアラのマーチ」 ⇔ 「ゴリラのレクイエム」 「やせ我慢」 ⇔ 「デブ大暴れ」 「生理的に無理」 ⇔ 「理論上は可能」 「ゲスの極み乙女」 ⇔ 「ほんのりピュア親父」 「週刊少年ジャンプ」⇔「月刊老人スクワット」 「お母さんと一緒」 ⇔ 「お父さんは別居」 「そんなんじゃ社会に出てから通用しないぞ」 ⇔ 「それだけの力があれば幼稚園では無敵だろう」 果たしてWord2Vecを活用して、このようなユーモアを生み出せるのか！？ 本投稿の内

人工知能（AI）に正しい知識を教え込む仕事が増えている。人間が大量のデータに「注釈」を付けて整理すれば、AIの学習効率を高められる。米ディファインドクラウドは新型コロナウイルスの影響で増えた在宅ワーカーの採用を加速し、地方の高齢者を組織する企業も登場した。AIの開発競争で英語圏に追随するには、日本語の「教師」を増やす必要がある。「ボリュームを上げて」「きょうの天気は」。主婦の小沢真佑子さん（2

by Noj Han オンライン百科事典のウィキペディアを運営・管理するウィキメディア財団が、新しいプロジェクト「Abstract Wikipedia」が理事会の全会一致で承認されたと発表しました。このプロジェクトが進められることで、ウィキペディアの情報をより多くの言語で共有できるようになるとのことです。 Abstract Wikipedia/2020年7月発表 - Meta https://meta.wikimedia.org/wiki/Abstract_Wikipedia/July_2020_announcement/ja 「Abstract Wikipedia」は、2020年5月にウィキペディアの共同設立者の1人であるDenny Vrandečić氏によって提案されたプロジェクトで、ウィキメディア財団にとって7年ぶりとなる大型プロジェクトです。Abstract Wikipediaの目

深層学習など現在の人工知能（AI）技術が抱える課題を解決するには、「世界モデル」の研究が重要になる――。2020年6月9日にオンラインで開催された第34回人工知能学会全国大会のセッションで、一線級の研究者が激論を交わした。テーマは「意味を理解して処理するAI」の実現に向けた、深層学習と記号推論を融合させるAI研究だ。東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授は「『世界モデル』をベースとした研究を進めるべきで、実現すればインターネットやスマートフォン以上の産業インパクトになる」と語った。 交互にブームを繰り返した「パターン認識」と「知識・記号推論」 ここ数年続く第3次AIブームでは、特に深層学習（ディープラーニング）に注目が集まっている。だが深層学習は画像や音声などのパターン認識はできる一方、パターンが示す「意味」をAIが理解しているとは言えず、社会・産業での利用に当たって課題の1つになっている

3つの要点 ✔️ 対話生成モデルにおける外部知識の影響を示唆 ✔️ 知識を用いた対話生成で"Decoupling"という教師なし学習による手法を提案 ✔️ データセットにおける知識のギャップ問題を体系的に説明 Unsupervised Injection of Knowledge into Dialogue Generation via Language Models written by Yi-Lin Tuan, Wei Wei, William Yang Wang (Submitted on 30 Apr 2020) Comments: Published by arXiv Subjects: Computation and Language (cs.CL) はじめに 応答対話生成は、自然言語処理の最終応用としてしばしば見られ、対話の履歴を正しく理解し、人間らしい応答を生成する能力を習