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J-GLOBAL ID：201902216516091932   整理番号：19A2402115

ゲート付きおよび転位型注意ネットワークを用いたテキスト分類【JST・京大機械翻訳】

Text Classification Using Gated and Transposed Attention Networks

著者 (2件)： He Kang (School of Computer Science and Software Engineering, East China Normal University, Shanghai, China) ,  Zhu Min (School of Computer Science and Software Engineering, East China Normal University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IJCNN  ページ： 1-7  発行年： 2019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： 再帰ニューラルネットワークに基づくテキスト分類モデルは,単語により単語を訓練する必要があるので,並列処理能力が低い。本論文で提案したモデルは,再帰ニューラルネットワークに基づくものと比較して,並列計算能力を増加した。畳込みニューラルネットワークに基づくテキスト分類モデルは,それらが畳込みカーネルのサイズによって制限されるので,文脈情報を得る。本論文では,ネットワークが文脈を理解し,テキストからの重要な特徴をより効率的に抽出することを可能にする,ゲート制御と変換された構造に基づく注意ネットワークを提案した。6つの一般的に使用されているテキスト分類データセットについて実験を行った。実験結果は,本論文で提示したモデルが4つのデータセットに関する最新の性能の状態を達成して,他の2つに関して非常に競争力があることを示した。加えて,本論文は,全体のモデルに及ぼすゲート制御と転位の影響も調査した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 並列演算 ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  並列処理 ,  単語 ,  ニューラルネットワーク ,  モデル
準シソーラス用語： ゲート制御 ,  *テキスト ,  文脈情報 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *テキスト分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ゲート ,  転位 ,  注意 ,  テキスト分類