05月26日(Fri) 09:30〜11:10 Q会場(ウインクあいち-8F 展示場)
| 演題番号 | 4Q1-3in2 |
|---|---|
| 題目 | 文書用ニューラルネットワークの半教師あり end-to-end 学習 |
| 著者 | 河東 孝(株式会社富士通研究所 人工知能研究センター) |
| 時間 | 05月26日(Fri) 09:30〜11:10 |
| 概要 | 文書に対して分類等を行う場合，Doc2Vec 等の教師なし学習で文書ベクトルを作成した後，これを特徴量として分類等の教師あり学習を行う方法が使われる．この方法で作成された文書ベクトルは分類に必要な情報が不十分で性能が出ないことがある．そこで，分類を行うニューラルネットワークを構成し，この誤差をDoc2Vec 学習時に利用することで，分類に有用な特徴量を作成する end-to-end 学習を試みる． |
| 論文 | PDFファイル |