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J-GLOBAL ID：201702276238041890   整理番号：17A1834795

中国法的質問の分類のためのマルチタスクCNN【Powered by NICT】

Multi-Task CNN for Classification of Chinese Legal Questions

著者 (6件)： Xiao Guangyi ,  Mo Jiqian ,  Chow Even ,  Chen Hao ,  Guo Jingzhi ,  Gong Zhiguo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICEBE  ページ： 84-90  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた中国法的問題を分類するためのマルチタスク学習アルゴリズムを提案した。最初に,粗粒分類が主要なタスクであるような場合に,訓練可能な単語埋込みを用いた中国の法的問題の分類のためのマルチタスク畳込みニューラルネットワーク(CNN)を提案し,細粒分類は課題である。第二に,微細粒分類のための入力の一部として粗い分類の出力を入れた階層的分類モデルを開発した。側タスクはある程度の分類の精度と効率を向上させることができることを見出した。全中国法的質問データセット(LQDS)上での実験を行い,提案手法の有効性を実証した。著者らの知識の及ぶ限りでは,これは分類のためのLQDSのほとんどすべてのデータを用いた最初の研究であり,最新の性能を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  畳込み ,  *中華人民共和国 ,  単語 ,  モデル
準シソーラス用語： *マルチタスク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 中国 ,  質問 ,  分類 ,  マルチタスク ,  CNN