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J-GLOBAL ID：202102259843397130   整理番号：21A1422947

ラベル間の意味の違いを考慮したFew-shotテキスト分類

著者 (4件)： 大橋空 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  高山隼矢 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  梶原智之 (愛媛大 大学院理工学研究科) ,  荒瀬由紀 (大阪大 大学院情報科学研究科)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing (Web))
巻： 27th  ページ： ROMBUNNO.C1-2 (WEB ONLY)  発行年： 2021年03月 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・Few-shotテキスト分類では,距離学習やメタ学習を用いる手法が成功を収めているが,ラベル表現同士の類似度を考慮していないため,意味的に近いラベルが混同されやすいという問題が存在。
・そこで,ラベル表現同士を比較し,各ラベル表現を互いに分離する学習手法を提案。
・提案手法では,ラベル間の意味の違いを把握し,各ラベルに特有の情報のみをラベル表現に織り込んだ表現を生成。

シソーラス用語： *分類 ,  ラベル ,  度 ,  類似性 ,  概念 ,  *ニューラルネットワーク ,  損失関数 ,  実験 ,  相互情報量 ,  *文書 ,  機械学習 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  評価実験
準シソーラス用語： テキスト分類 ,  意味 ,  類似度

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ラベル ,  意味 ,  テキスト分類