サーベイミーティング0629

本日は千速(B4)と酒井(B4)の2名が発表を行いました。

AIによるプログラミングの学習

千速の発表はAIによる自動プログラミングに関するDeepCoder: Learning to Write Programsという論文についてでした。これは簡単な競技プログラミングの問題を解けるように作られたものであり、ニューラルネットワークにより使用する関数を予測し探索により順番を決定するというものでした。入力と出力の関係からプログラムを推測するような形式になっており、出力がプログラムという順番のあるものなのでRNNを用いるのが自然な発想かとも思いましたが、学習が難しいそうです。

プログラムの自動生成は自然言語処理と絡めて意味論を捉えようとしなければあまり意味のある成果は出ないのではないかと思ってしまいますが、競技プログラミングのように形式がはっきり決まったものではこのような方法も有効なのかもしれません。

転移学習を用いた対話応答のスタイル制御

酒井の発表は対話システムにおいて語尾や口調などを個性的にする試みの一種であるスタイル制御についてでした。転移学習を用いて少ないデータからスタイルの部分だけを効率的に学ばせることが目標のようです。評価者やデータセットなどが十分ではないように思えるところもありますが、おおむね成功しているようで興味深いと思いました。スタイル変換は武内(M2)も近い研究を行っており、萩原研究室としても知見の多い方の分野であると感じます。

[文責:迫田(B4)]