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アイテム
アテンションを用いた深層学習の分類結果に対する解釈性付与に関する一考察
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214801
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2148013669d6da-5be4-42bf-9fa9-b5c9c261b2f6
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | アテンションを用いた深層学習の分類結果に対する解釈性付与に関する一考察 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | データとウェブ | |||||||||
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 | ||||||||||
工学院大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
工学院大 | ||||||||||
著者名 |
中村, 鴻介
× 中村, 鴻介
× 山口, 実靖
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 深層学習は従来の機械学習手法に比べて,自然言語処理などの様々な問題に対し高精度な推論を達成できる手法として期待されている.しかし,深層学習などの機械学習には推論結果についての解釈性や説明性がないものが多いという問題点も指摘されている.本稿では,推論結果に解釈性を付与する手法について考察をする.まず,Self-attentionとLSTMを併用した文書分類モデルを用いて根拠がアノテーションされた映画レビューを分類する.次に分類結果に対してsmoothgradやattentionに基づく解釈性の付与を行い,それらによる文書分類の解釈性付与結果を定量的に示す. | |||||||||
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83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 391-392, 発行日 2021-03-04 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |