ディープラーニングにおける分類パターンの意味付け支援

抄録

近年，深層学習を用いた様々な応用システムが開発されてきている．しかし，その多くは出力の精度向上を目指したものとなっているため，出力を導いた具体的な分類パターンが不明なことが多い．そこで本研究では，文章の分類問題を例として，出力を導くネットワークの一部を可視化することで，分類パターンの意味付けを支援する．これにより，学習された内容に基づく新たな知見を，人間が獲得できる環境の構築を目指す．