情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

従来の言語横断文書検索における学習は対訳コーパスを必要とするが、一般には十分な対訳コーパスを得ること自体が困難である。そこで本研究では、対訳コーパスが一切ない、あるいは少ししか存在しない場合における言語横断文書検索のための画像媒介学習手法を提案する。画像とテキストを含む2つの言語のドキュメントに対し、一般化正準相関分析により画像をハブとして用いることで共通意味空間を求める。提案手法により対訳コーパスが不足している状態、すなわちZero-Shot学習とFew-Shot学習において検索精度を高めることが可能となる。