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深層学習を用いたQAサイト質問文のカテゴリ分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/174768
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/174768742ce37a-687e-4711-95cd-28fa80c6b9be
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL16228010.pdf (171.7 kB)
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Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2016-09-22 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 深層学習を用いたQAサイト質問文のカテゴリ分類 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 深層学習とNLP | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 龍谷大学理工学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 龍谷大学理工学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 鳥取大学工学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Graduate School of Science and Technology, Ryukoku University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Graduate School of Science and Technology, Ryukoku University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Graduate School of Engineering, Tottori University | ||||||||||||
| 著者名 |
加藤, 玲大
× 加藤, 玲大
× 馬, 青
× 村田, 真樹
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 本稿は，深層学習の手法である Deep Belief Network (DBN)，Stacked Denoising Autoencoder (SdA) を用いて，QA サイトに投稿された質問文のカテゴリ分類について述べる．カテゴリ分類における DBN と SdA の有効性を確認するため，多層パーセプトロン (MLP)，サポートベクターマシン (SVM) をベースライン手法とし，分類精度の比較を行った．次元数の異なる入力データを 2 種類用意し，入力の次元数の違いにおける分類精度の比較を行った．機械学習手法のパラメータの最適化にはグリッドサーチを行うことにより決定した．実験の結果，SdA が最も精度が高かった．また，入力が高次元の時，DBN，SdA ともに分類精度がベースライン手法より高かった．さらに，入力の次元数を増やすことが深層学習の精度の向上に有効であることが確認できた． | |||||||||||
| 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 2016-NL-228, 号 10, p. 1-6, 発行日 2016-09-22 |
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| 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 | |||||||||||
