自然言語処理の研究に悩む その３ - Reproc.pnz
前置き 最近やっていたことが一段落したので、博論に向けて考えをまとめたいと思います。ここ半年で取り組んでいた論文は投稿中・準備中という感じで今年はまだ結果が出ていないのですが、テーマ的にだんだん思想バトル感が出てきており、あまりすんなり論文が通る・業績が増えるような雰囲気ではなくなっています（言い訳です）。もう少し目線を下げたほうがよいかもしれないです。 あらすじ ここに至るまでの細かい話は前回や前々回の記事をご覧いただければと思うのですが、以下に簡単にまとめます。おそらく本質的には大きな変化があるわけではないので読み飛ばしていただいてもたぶん大丈夫です。 自然言語処理におけるひとつの目標として「言語を理解するシステムを作る」ことが挙げられると自分は考えています。そうしたシステムの振る舞いをテキスト上で評価するタスクのひとつに「機械読解（machine reading comprehens
自然言語処理の研究に悩む その２ - Reproc.pnz
前置き 自然言語処理分野の博士課程の学生です。言語理解みたいなものが興味の対象です 自然言語処理の研究に悩む の続きのつもりです（あらすじ参照） まだ悩んでいる あらすじ 自分の研究的なトピックは「機械による読解 machine reading comprehension 」です。雑に言うと、言語理解のモデル化のひとつの手段として「国語の文章題が解けるようなシステムを作る」のがこのトピックの目標です。ここ2,3年でそれなりな流行を見せており、大規模（問いが数万個、の単位）なデータセットが数多く出てきて、それを解くようなニューラルなシステムがたくさん提案されています。中には人間の精度に匹敵する性能を出せたものもあります。 しかしこのような進展を見ても、システムに人間と同等の文章読解力があるとは到底思えない感じがします。システムを評価する側のデータセットが簡単そうに見える、というのが大きな理由
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