宇宙機関連テキストデータの分散表現モデルの比較手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-09-20
• タイトル: 宇宙機関連テキストデータの分散表現モデルの比較手法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: On evaluation of word-embedding models for technical term in space systems
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 専門用語抽出
• 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: 宇宙航空研究開発機構研究開発部門
• 著者所属: 宇宙航空研究開発機構研究開発部門
• 著者所属: 宇宙航空研究開発機構研究開発部門
• 著者所属: 宇宙航空研究開発機構研究開発部門
• 著者所属: 宇宙航空研究開発機構研究開発部門
• 著者所属: 宇宙航空研究開発機構研究開発部門
• 著者所属: 筑波大学計算科学研究センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): R&D Directorate, JAXA
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): R&D Directorate, JAXA
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): R&D Directorate, JAXA
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): R&D Directorate, JAXA
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): R&D Directorate, JAXA
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): R&D Directorate, JAXA
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Comuptational Science, Univ. of Tsukuba
• 著者名: 大久保, 梨思子; 倉林, 翔; 森, 健史; 波平, 晃佑; 植田, 泰士; 片平, 真史; 天笠, 俊之
• 著者名(英): Naoko, Okubo; Sho, Kurahayashi; Kenji, Mori; Kousuke, Namihira; Yasushi, Ueda; Masafumi, Katahira; Toshiyuki, Amagasa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，word2vec で学習した単語の分散表現モデルの質について，実タスクへの適用の前に評価する方法の検討結果を報告する．分散表現モデルの学習結果の良し悪しは，実タスクへ適用した際に確認可能である． しかし，宇宙機開発等の専門知識を要する評価が必要なタスクへ分散表現モデルを適用した場合，評価可能な者が限定されるため評価コストを複数回かけることが難しい．そこで，分散表現モデルの良し悪しを，実タスクへの適用前にある程度の精度で比較評価する方法を検討した．また，分散表現モデルの評価結果と実タスクの精度の相関を調査した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we report the examination result of the method to evaluate the quality of the word-embedding models with word2vec before applying them to the actual NLP task. The quality about word-embedding models can be confirmed when applied to a real NLP task. However, when the word-embedding model is applied to tasks that require specialized knowledge for the evaluation, such as spacecraft development, it is difficult to apply multiple evaluation costs because the number of people who can be evaluated is limited. Therefore, we examined a method to evaluate the quality of the word-embedding models with a certain degree of accuracy before applying it to a real NLP task. We also investigated the correlation between the evaluation result of the word-embedding model and the accuracy of the actual NLP task.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10539261
• 書誌情報: 研究報告ドキュメントコミュニケーション（DC）; 巻 2019-DC-114, 号 24, p. 1-6, 発行日 2019-09-20
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8892
• 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