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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2023
  4. 2023-NL-258

深層学習における判断根拠学習データ抽出手法に基づく学習データの選定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/231283
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/231283
65c0fa34-8b95-4c39-a7a6-bc13f330f88a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL23258025.pdf IPSJ-NL23258025.pdf (561.8 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-11-25
タイトル
タイトル 深層学習における判断根拠学習データ抽出手法に基づく学習データの選定
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 データ活用・プロンプト
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
工学院大学
著者所属
工学院大学
著者所属
工学院大学
著者所属(英)
en
Kogakuin University
著者所属(英)
en
Kogakuin University
著者所属(英)
en
Kogakuin University
著者名 平林, 楓真

× 平林, 楓真

平林, 楓真

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為栗, 敦生

× 為栗, 敦生

為栗, 敦生

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山口, 実靖

× 山口, 実靖

山口, 実靖

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 深層学習やそれに基づく大規模言語モデル開発の発展が,自然言語処理技術の発展に大きく貢献している.一方で,深層学習はブラックボックスでありその判断根拠が不明であるとの指摘もされている.そして,この課題に対して深層学習の判断根拠を抽出する手法や判断根拠となった学習データを抽出する手法が提案されている.本稿では,判断根拠となる学習データ抽出手法 TracIn に着目し,誤った判定に対して強い判断根拠となった学習データを不適切なデータとして抽出し,それを学習データがから削除することによりモデル構築を改善する手法を提案する.そして,大規模言語モデル BERT による記事分類のタスクに提案手法を適用し提案手法の性能を評価し,削除を行わない既存の手法よりも高い精度を達成できることを示す.また,実コーパスデータに対して本手法を適用した結果を示し,文書の重複などのコーパスの課題を明らかにできることも示す.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2023-NL-258, 号 25, p. 1-5, 発行日 2023-11-25
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8779
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 10:49:29.140550
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