主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2021年度人工知能学会全国大会(第35回)
回次: 35
開催地: オンライン
開催日: 2021/06/08 - 2021/06/11
教師データのない未知クラスを含むクラス階層に文書を分類するタスクである階層的な一般化ゼロショットテキスト分類はニュース記事の推薦や商品分類のような広い応用を持つ.階層的なゼロショットテキスト分類に対する既存の(1)マッチングアプローチ,と(2)階層分類アプローチは既知クラスと未知クラスに対して異なる特性を持つ.マッチングアプローチは未知クラスに対して高い性能を発揮する一方で,既知クラスに対しては性能が低い.階層分類アプローチはマッチングアプローチとは逆に,既知クラスに対して高い性能を発揮する一方で,未知クラスに対しては性能が低い.本稿では,これらの2つのアプローチを組み合わせることで一般化し,既知クラスと未知クラスの両方に対して性能を改善する.また,実データによる実験を通じて提案手法のベースラインに対する優位性を示す.