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アイテム
Tensorflowの上に実装したDeep Learningによる文書分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/181038
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/181038860bd7a7-0633-4d85-a007-bd489ec51c55
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z79-4Q-07.pdf (404.5 kB)
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Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2017-03-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Tensorflowの上に実装したDeep Learningによる文書分類 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 法大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 法大 | ||||||||||
| 著者名 |
金子, 昌平
× 金子, 昌平
× 黄, 潤和
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Deep Learningは近年、分類・識別の分野で研究が盛んに行われ、高い分類性能を持つ。主に、画像認識やゲームAI等での研究実績が目立っているが、テキスト分類における事例は少ないため本研究ではこれに着目する。Deep Learningには様々なライブラリが開発されているが、先日公開されたTensorflowの上にてDeep Learningを実装しクラス分類を行う。テキスト分類の対象として、多数のクラスに分かれている文書データを使用する。Tensorflowで実装したDeep Learningによって多数のクラスの文書の分類精度が、どこまで上昇できるか探る。さらに、Deep Learningには、学習率、学習回数、隠れ層の数等、調整が必要なパラメータが複数存在するが、それら数値と精度の関係について考察し、最適な組み合わせを探る。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第79回全国大会講演論文集 巻 2017, 号 1, p. 555-556, 発行日 2017-03-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
