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アイテム
条件付きロジスティック分布を用いた重み付き多タスク学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/101199
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/101199d83d3311-2e7a-4857-abb3-c860fba96e06
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL14216010.pdf (815.3 kB)
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Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2014-05-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 条件付きロジスティック分布を用いた重み付き多タスク学習 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 自然言語解析 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nara Institute of Sience and Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nara Institute of Sience and Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nara Institute of Sience and Technology | ||||||||
| 著者名 |
濱口拓男
新保仁
松本裕二
× 濱口拓男 新保仁 松本裕二
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | NLP における多くの問題は，クラス分類として定式化される．Multi-Task Feature Learning(MTFL) は，クラス分類や回帰問題といったタスクを複数同時に学習することで，タスク全体の精度を改善する多タスク学習の一種である．しかし MTFL は全てのデータがどれか 1 つのタスクに所属している事を仮定しており，データがどのタスクに所属するかが不明瞭な場合や，複数のタスクに所属している場合には適用できなかった．本論文では，条件付きロジスティック分布という考えを用いることで，そのような状況でも MTFL を適用できる拡張手法を提案する．我々の方法はタスクの情報が無い場合でも，元々の MTFL の精度とほぼ同等の精度を実現する． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10115061 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告自然言語処理（NL） 巻 2014-NL-216, 号 10, p. 1-8, 発行日 2014-05-15 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
