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  1. 研究報告
  2. 情報基礎とアクセス技術(IFAT)
  3. 2023
  4. 2023-IFAT-152

クラスタの代表点を用いたFew-Shot学習によるコメントのトピック推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/227792
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/227792
59fb4cf6-559c-417f-b8d5-83f81d2e3b3c
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-IFAT23152020.pdf IPSJ-IFAT23152020.pdf (1.2 MB)
Copyright (c) 2023 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
IFAT:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-09-14
タイトル
タイトル クラスタの代表点を用いたFew-Shot学習によるコメントのトピック推定
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
兵庫県立大学大学院情報科学研究科
著者所属
兵庫県立大学大学院情報科学研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science, University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science, University
著者名 藤原, 祐也

× 藤原, 祐也

藤原, 祐也

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湯本, 高行

× 湯本, 高行

湯本, 高行

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著者名(英) Yuya, Fujiwara

× Yuya, Fujiwara

en Yuya, Fujiwara

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Takayuki, Yumoto

× Takayuki, Yumoto

en Takayuki, Yumoto

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 コメントは話題の理解に重要な役割を果たす一方,異なるトピックのコメントが混在した状態では理解に労力がかかる.本研究ではネット上で飛び交う特定の話題に対するコメントを対象とし,各コメントに含まれる潜在的トピックの推定を目的とする.提案手法として,文単位でクラスタリングを行い,各クラスタからトピックを代表するコメントを選出する.そして,選出したコメントを訓練データとして Few-Shot 学習を行い,コメントのマルチラベル分類を行うことで,コメントのトピックを推定する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10114171
書誌情報 研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)

巻 2023-IFAT-152, 号 20, p. 1-6, 発行日 2023-09-14
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8884
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 12:04:11.712293
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