特許
J-GLOBAL ID：201803001032596870
学習プログラム、学習方法及び学習装置
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人酒井国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2016-180864
公開番号（公開出願番号）：特開2018-045524
出願日： 2016年09月15日
公開日（公表日）： 2018年03月22日
要約：
【課題】メモリの使用量を抑制すること。【解決手段】学習装置20は、正例または負例のラベル付きのテキストを取得する処理と、取得されたテキストに含まれる素性を展開する処理と、テキストに含まれる素性の組合せまたは複数のテキストの間で生成される部分構造データと確信度とが対応付けられたモデルを参照して、展開された素性ごとにモデル内の素性の組合せまたは部分構造データと照合する処理と、ラベルに反する分類が行われた場合、当該テキストに対する分類のエラー回数に応じてモデルの更新に用いる素性のサイズを設定する処理と、設定されたサイズにしたがって展開された素性の組合せまたは部分構造データのうちモデルと一致しない素性の組合せまたは部分構造データをモデルに追加する更新を行う処理とを実行する。【選択図】図9
請求項（抜粋）：
正例または負例のラベル付きのテキストを取得する処理と、
前記取得する処理で取得されたテキストに含まれる素性を展開する処理と、
テキストに含まれる素性の組合せまたは複数のテキストの間で生成される部分構造データと確信度とが対応付けられたモデルを参照して、前記展開する処理で展開された素性ごとに前記モデル内の前記素性の組合せまたは前記部分構造データと照合する処理と、
前記照合する処理により前記ラベルに反する分類が行われた場合、当該テキストに対する分類のエラー回数に応じて前記モデルの更新に用いる素性のサイズを設定する処理と、
前記設定する処理で設定されたサイズにしたがって展開された素性の組合せまたは部分構造データのうち前記モデルと一致しない素性の組合せまたは部分構造データをモデルに追加する更新を行う処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする学習プログラム。
IPC (2件)：
FI (3件)：
G06F17/30 170A
, G06F17/30 210D
, G06N99/00 153
