特許

J-GLOBAL ID：202303002124624973

学習方法、抽出方法、学習プログラムおよび情報処理装置

発明者： 岩倉 友哉
出願人/特許権者： 富士通株式会社
代理人 (1件)： 弁理士法人酒井国際特許事務所
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2019-038079
公開番号（公開出願番号）：特開2020-140676
特許番号：特許第7358748号
出願日： 2019年03月01日
公開日（公表日）： 2020年09月03日
請求項（抜粋）：

【請求項1】 コンピュータが実行する学習方法であって、 所定の対象を第1の固有表現で表現した単語と前記第1の固有表現以外で表記した単語とを含む第1入力文を、入力文に含まれる単語が固有表現であるか否かを判定する第1学習モデルに入力した場合、前記第1学習モデルから出力される値が、前記第1入力文に対応する正解情報に近づくように、前記第1学習モデルの第1パラメータを学習し、 前記第1入力文を前記第1学習モデルに入力した際に生成される中間表現と、前記所定の対象を第2の固有表現で表現した単語と前記第2の固有表現以外で表記した単語とを含む第2入力文と、を入力文に含まれる前記第2の固有表現で表記した単語に対応する言い換えの固有表現で表記した単語を出力する第2学習モデルに入力した場合、前記第2学習モデルから出力される値が、前記第2入力文に対応する正解情報に近づくように、前記第1パラメータおよび前記第2学習モデルの第2パラメータを学習する 処理を実行することを特徴とする学習方法。

IPC (3件)：

G06F 40/295 ( 202 0.01) ,  G06F 40/216 ( 202 0.01) ,  G06N 20/00 ( 201 9.01)

FI (3件)：

G06F 40/295 ,  G06F 40/216 ,  G06N 20/00 130

引用文献：

審査官引用 (1件)

• A neural network multi-task learning approach to biomedical named entity recognition