Gaussian Process Regressionを用いたレビュー評価値推定

抄録

自然言語処理において深層学習が応用され、大きな成果が得られている。しかし、全てをニューラルネットワークで実装すると、システムがブラックボック化してしまい、知見を組み込むことが困難となってしまう。一方、確率モデルでは事前の知識を組み込んだり、得られた結果に対する解釈を行うことが容易である。確率モデルの一つとしてGaussian Process Regressionが注目されている。この手法では、データの特徴を捉えるためカーネル関数の選択が非常に重要である。本研究では、深層学習における表現能力の高さと、システムの明確性を組み合わせることを目的として、リカレントニューラルネットワークによる自然言語文の埋め込みとGaussian Process Regeressionを組み合わせたシステムを提案する。特に、提案システムをレビューに付加された評価値を推定するタスクに応用し、性能を議論した。評価実験より、従来のGaussian Process Regressionに比べ提案手法の方が評価値を精度よく予測できることを確認した。