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J-GLOBAL ID：201902222155580170   整理番号：19A1963044

APCNN 集合区分的畳込みニューラルネットワークによる関係抽出におけるクラス不均衡の取り組み【JST・京大機械翻訳】

APCNN: Tackling Class Imbalance in Relation Extraction through Aggregated Piecewise Convolutional Neural Networks

著者 (3件)： Smirnova Alisa (University of Fribourg) ,  Audiffren Julien (University Paris Saclay) ,  Cudre-Mauroux Philippe (University of Fribourg)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SDS  ページ： 63-68  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： 関連抽出に遠隔監視を適用することにおける主要な困難の1つは,テキストに現れる関係の分布が激しく歪められるので,クラス不均衡である。これは,特に関係抽出のマルチインスタンス変種に対して損傷を与える。本研究では,この問題に対処するために,Aggreged Piecewise Convolution Neural Network,またはAPCNNと呼ばれる新しいモデルを導入した。APCNNは,クラス不均衡に取り組むために,2つのニューラルネットワーク,新しい目的関数,およびオーバーサンプリング技術の組合せに依存している。著者らは,APCNNを最先端のアプローチと経験的に比較し,2つの標準データセットに関する以前のマルチインスタンスアプローチよりも性能が優れていることを示した。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： 遠隔監視 ,  目的関数 ,  モデル ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： オーバサンプリング ,  テキスト ,  *クラス不均衡 ,  *関係抽出 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 集合 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  関係抽出 ,  クラス不均衡