人工知能学会全国大会論文集
第32回全国大会(2018)
セッションID: 2C1-05
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Word2Vecにおける出力側の重みに注目した文書分類手法の検討
*内田 脩斗吉川 大弘ジメネス フェリックス古橋 武
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抄録

文書分類は,現代の情報化社会において重要な技術である. また,Word2vecを用いて単語の意味関係をベクトルへ埋め込む分散表現が近年注目を集めており,文書分類へ適用する手法も報告されている. 分散表現は一般的にWord2Vecと呼ばれるツールを用いて生成される.そして,Word2Vecはニューラルネットワークを用いた学習構造をしており,ネットワーク内の入力側の重みを分散表現として利用している.しかし,Word2Vecでは,分散表現とは別にネットワーク上で学習される出力側の重みが存在し,異なる性質を持っていると考えられるが一般的に利用されていない. そこで本稿では,分散表現と出力側の重みを利用したアンサンブル学習による文書分類手法を提案し,提案手法の有用性を示す.

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© 2018 一般社団法人 人工知能学会
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