編集距離に基づくカリキュラム学習を用いたスタイル変換

抄録

スタイル変換とは、入力文の意味を保持したまま表現を変更した文を生成する自然言語処理タスクである。本研究では、スタイル変換にカリキュラム学習を適用し、スタイル変換の性能を向上させる。カリキュラム学習とは、簡単な訓練サンプルから徐々に難しい訓練サンプルへと学習が進むように計画する手法である。提案手法では、スタイル変換における難易度の指標として、編集距離を提案する。評価実験の結果、提案手法によるスタイル変換の性能改善を確認した。