- 「VHRED（自然言語処理）」について学びたいけど理解できるか不安･･･
- 「VHRED（自然言語処理）」についてどこから学んでいいか分からない？
- 「VHRED（自然言語処理）」を体系的に教えて！
「VHRED（自然言語処理）」は、前の単語の流れに即して応答されるためより人間らしい文章が生成される自然言語処理モデルです。ここで興味があっても難しそうで何から学んだらよいか分からず、勉強のやる気を失うケースは非常に多いです。
私は過去に基本情報技術者試験（旧：第二種情報処理技術者試験）に合格し、また2年程前に「一般社団法人 日本ディープラーニング協会」が主催の「G検定試験」に合格しました。現在、「E資格」にチャレンジ中ですが３回不合格になり、この経験から学習の要点について学ぶ機会がありました。
そこでこの記事では、「VHRED」のポイントを解説します。
この記事を参考にして「VHRED」のポイントが理解できれば、E資格に合格できるはずです。
目次
1.HREDの課題
HRED（the hierarchical recurrent encoder-decoder）の課題
- HREDは確率的な多様性が字面にしかなく、会話の「流れ」のような多様性が無い。
→ 同じコンテキスト（発話リスト）が与えられても、答えの内容が毎回会話の流れとしては同じものしか出せない。 - HREDは短く情報量に乏しい答えをしがちである。
→ 短いよくある答えを学ぶ傾向がある。
例) 「うん」 「そうだね」 「・・・」 など。
2.VHREDとは
VHREDとは･･･
- HREDに、VAE（変分オートエンコーダー）の潜在変数の概念を追加したもの。
- Seq2SeqとHRED、HREDとVHREDの違いとは？
Seq2Seq：1問1答に対して処理ができるニューラルネットワーク
HRED：文脈の意味を汲み取ったエンコーダ、デコーダ
VHRED：HREDに対してあたりさわりのない文脈以上の表現ができるエンコーダ、デコーダ
3.まとめ
最後まで読んで頂きありがとうございます。
皆様のキャリアアップを応援しています!!
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