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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-07-30 10:45 自然言語処理モデルの潜在空間における色情報の捉え方の視覚的比較と検討 ○泉 諒音・神野健哉（東京都市大）  CCS2024-36 |
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| 抄録 | （和） | 本研究の目的は，異なるアーキテクチャを持つ自然言語処理（NLP）モデルの潜在空間における色情報の捉え方を視覚的に比較し，その違いを詳しく分析することである．具体的には，視覚化技術を活用して，各モデルの潜在変数が色情報をどれほど精確に表現しているかを検証する．その結果，Sentence-BERTとGPT-2は潜在空間において類似の傾向を示しつつも，細かな差異が確認された．これらの差異は，エンコーダーモデルと生成モデルの基本的な構造差に起因すると推測される．この研究は，NLPモデルの特性や利点を深く理解する新しい視点を提供し，モデルの選択や開発に対する有意義な洞察を提供することを目指している． |
| （英） | The purpose of this study is to visually compare how different natural language processing (NLP) models with varying architectures capture color information in their latent spaces and analyze these differences in detail. Specifically, by utilizing visualization techniques, we aim to examine how accurately the latent variables of each model represent color information. The results indicate that while Sentence-BERT and GPT-2 exhibit similar tendencies in their latent spaces, subtle differences were observed. These differences are likely due to the fundamental structural differences between encoder models and generative models. This research provides a new perspective on understanding the characteristics and advantages of NLP models, offering valuable insights for model selection and development. | |
| キーワード | （和） | Sentence-BERT / GPT2 / 潜在変数空間 / 自然言語処理 / 画像生成 / / / |
| （英） | Sentence-BERT / GPT2 / latent variable space / natural language processing / Image Generation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 138, CCS2024-36, pp. 44-47, 2024年7月. | |
| 資料番号 | CCS2024-36 | |
| 発行日 | 2024-07-22 (CCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CCS2024-36 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN CCS |
| 開催期間 | 2024-07-29 - 2024-07-30 |
| 開催地（和） | モエレ沼公園 ガラスのピラミッド（北海道札幌市） |
| 開催地（英） | Moerenuma Park Glass Pyramid |
| テーマ（和） | ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Future Network, Cloud/SDN/Virtualization, Contents Delivery/Contents Exchange, and others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2024-07-IN-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 自然言語処理モデルの潜在空間における色情報の捉え方の視覚的比較と検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Visual comparison and examination of how natural language processing models capture color information in latent space |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Sentence-BERT / Sentence-BERT |
| キーワード(2)（和/英） | GPT2 / GPT2 |
| キーワード(3)（和/英） | 潜在変数空間 / latent variable space |
| キーワード(4)（和/英） | 自然言語処理 / natural language processing |
| キーワード(5)（和/英） | 画像生成 / Image Generation |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 泉 諒音 / Masato Izumi / イズミ マサト |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神野 健哉 / Kenya jin'no / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-30 10:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2024-36 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.138 |
| ページ範囲 | pp.44-47 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-07-22 (CCS) |
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