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J-GLOBAL ID：202002221313434517   整理番号：20A0945847

擬似タグと線形移動ベクトルを用いた単一モデルによる擬似モデルアンサンブル

著者 (3件)： 桑原亮介 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  鈴木潤 (東北大 大学院情報科学研究科) ,  中山英樹 (東大 大学院情報理工学系研究科)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)
巻： 26th  ページ： ROMBUNNO.D1-4 (WEB ONLY)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・モデルアンサンブルでは,複数モデルを使用するため,訓練と推論に多くの時間とメモリを必要とし,ハイパーパラメータなどの管理に手間がかかるのが課題。
・モデルアンサンブルの効果を単一のモデルで再現する手法を検討。
・そのため単一空間内で複数のモデルを仮想的に作成し集約する手法を提案。
・テキスト分類と系列ラベリングの標準的ベンチマークを用いて提案した手法の有効性を検証。
・提案法がアンサンブルと同様に,特定のタスクに依存せず,通常の単一モデルの性能を向上できることを確認。

シソーラス用語： 機械学習 ,  ベクトル ,  自然言語処理 ,  *分類 ,  パラメータ ,  文書 ,  学習モデル ,  点検
準シソーラス用語： アンサンブル学習 ,  *テキスト分類 ,  ハイパーパラメータ ,  ラベリング【文書】 ,  移動ベクトル ,  有効性確認

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 擬似 ,  タグ ,  線形 ,  移動ベクトル ,  モデル ,  アンサンブル