自己教師学習で音声特徴表現と個人専用モデルを改善(2/2)
１．自己教師学習で音声特徴表現と個人専用モデルを改善(2/2)まとめ ・同じ音声のembeddingは、別の音声のembeddingよりembedding空間内で近い場所に位置するはず ・これを利用しBERTと同様なデータ自体の構造にのみ依存した自己教師学習で特徴表現を学習した ・TRILLはMobileNetに基づいているため高速で従来の特徴表現と比べても高い性能を発揮するモデル ２．TRILL […]
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自己教師学習で音声特徴表現と個人専用モデルを改善(1/2)
１．自己教師学習で音声特徴表現と個人専用モデルを改善(1/2)まとめ ・非セマンティックタスクとは、声の調子など、人間の音声の「意味以外の側面」に焦点を当てたタスク ・従来のベンチマークでは非セマンティックタスク用の特徴表現が有用か否かを比較する事が困難 ・音声関連の特徴表現学習研究コミュニティにデータセット、モデル、測定ツールの3つの貢献を行った ２．非セマンティックな音声タスクとは？ 以下、a […]
CVPR 2020におけるGoogleの存在感
１．CVPR 2020におけるGoogleの存在感まとめ ・6/14 – 6/19の間インターネット上のヴァーチャルイベントとしてCVPR 2020が開催 ・Google社員も多数参加し70近くの受理された出版物やワークショップを開催 ・本サイトで概要を翻訳済みの論文／ワークショップは５つ存在 ２．CVPR 2020とは？ 以下、ai.googleblog.comより「Google a […]
BLEURT:人工知能が生成した文章の品質を評価(3/3)
１．BLEURT:人工知能が生成した文章の品質を評価(3/3)まとめ ・BLEURTは、何百万もの合成文章ペアを使用してモデルを「ウォームアップ」して品質を向上した ・既存の評価手法と比較するとBLEURTは最も良く人間による品質評価と相関している事がわかった ・将来的な研究の方向性には、多言語化対応と多様な入力データを扱えるようにする事などを予定 ２．BLEURTの評価 以下、ai.google […]
BLEURT:人工知能が生成した文章の品質を評価(2/3)
１．BLEURT:人工知能が生成した文章の品質を評価(2/3)まとめ ・BLEURTは単語の重複度合に関わらず文章間の意味的類似性を捕捉できる新しい自動評価基準 ・内部的にはBERTの「文脈を意識した単語表現(contextual word representations)」を使用している ・人間の評価データを介して回帰モデルを直接トレーニングすることはあまり上手くいかなかった ２．BLEURTの […]