問題 No.617
異なる言語間の機械翻訳システムを構築したい。入力される文章と出力される文章の単語数が常に一致しないという課題がある場合に入力文全体を一度固定長のベクトルに圧縮しそこから任意の長さの文章を逐次的に生成するアーキテクチャとして最も適切なものはどれか。
【正解の解説】
Seq2Seq
Seq2Seqは、入力を一度固定長の圧縮されたデータにし、そこから全く異なる長さの出力を作成する仕組みで、翻訳などで広く使われる標準的なアーキテクチャです。
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【その他の選択肢の解説】
リザーバーコンピューティング
リザーバーコンピューティングは、ランダムに接続された中間層を持つニューラルネットワークで、主に時系列データの処理に使われる特殊な手法です。
ニューラル機械翻訳
ニューラル機械翻訳は、ニューラルネットワークを用いて翻訳を行う手法全体を指す言葉であり、アーキテクチャの具体的な構造を指す名称ではありません。
ボルツマンマシン
ボルツマンマシンは、確率的なモデルの一種で、現在の機械翻訳の主流ではありません。