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  1. 研究報告
  2. データベースシステム(DBS)※2025年度よりデータベースとデータサイエンス(DBS)研究会に名称変更
  3. 2022
  4. 2022-DBS-175

サブワードフレーズ抽出を併用した文書分類

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219977
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219977
7fc0fe5c-93fe-46f1-a1e1-9a97c81f9d46
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DBS22175024.pdf IPSJ-DBS22175024.pdf (810.5 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-09-02
タイトル
タイトル サブワードフレーズ抽出を併用した文書分類
言語
言語 jpn
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
同志社大学大学院文化情報学研究科
著者所属
名古屋大学数理・データ科学教育研究センター
著者所属
同志社大学文化情報学部
著者所属(英)
en
Graduate School of Culture and Information Science, Doshisha University
著者所属(英)
en
Mathematical and Data Science Center, Nagoya University
著者所属(英)
en
Faculty of Culture and Information Science, Doshisha University
著者名 木村, 優介

× 木村, 優介

木村, 優介

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駒水, 孝裕

× 駒水, 孝裕

駒水, 孝裕

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波多野, 賢治

× 波多野, 賢治

波多野, 賢治

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 深層学習を用いた文書分類は従来の手法と比べて高精度を達成してきた.文書分類は固有表現抽出とのマルチタスク学習によりその精度を向上させることが可能であると報告されている.単語に基づいた特徴量を基本とする手法において,意味のまとまりとしてのフレーズは文書分類の精度に寄与することが知られている.一方で,深層学習においてサブワードは一般的に使われているが,単語とは異なり,意味のまとまりを表すとは限らない.そのため,サブワードで構成されるフレーズを文書分類に応用する研究はされてこなかった.そこで,本研究では文書分類の精度向上を目的に,サブワードフレーズ抽出と文書分類のマルチタスク学習を行う文書分類フレームワークを提案する.従来の単語に基づくフレーズ抽出手法が出現頻度を用いてきた点に倣い,本稿では高頻度なサブワードのフレーズをサブワードフレーズとして定義し抽出する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10112482
書誌情報 研究報告データベースシステム(DBS)

巻 2022-DBS-175, 号 24, p. 1-6, 発行日 2022-09-02
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-871X
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
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Ver.1 2025-01-19 14:42:39.891346
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