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J-GLOBAL ID：202002222105029134   整理番号：20A1943638

感情分類のための広域残差ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A Wide Residual Network for Sentiment Classification

著者 (4件)： Wen Yang (Key Laboratory of Digital Media Technology of Sichuan Province, Chengdu, China, School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China, Dongguan Data Science software Technology Co., Ltd, Dongguan, China) ,  Xu An (Key Laboratory of Digital Media Technology of Sichuan Province, Chengdu, China, School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China, Dongguan Data Science software Technology Co., Ltd, Dongguan, China) ,  Liu Wei (Chengdu Vocational and Technical College of Industry, Chengdu, China, Key Laboratory of Digital Media Technology of Sichuan Province, Chengdu, China, Dongguan Data Science software Technology Co., Ltd, Dongguan, China) ,  Chen Leiting (Key Laboratory of Digital Media Technology of Sichuan Province, Chengdu, China, School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China, Institute of Electronic and Information Engineering UESTC in Guangdong, Dongguan, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICDLT ’18  ページ： 7-11  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： リカレントニューラルネットワーク(RNN)は感情分類のための一般的な深層学習モデルである。ほとんどのRNNモデルは深層学習ネットワークの深さの電力から利益を得る。しかし,1単語埋込みベクトルを用いた十分に深いRNNの訓練は,特徴再利用の問題がある。さらに,より深いニューラルネットワークは訓練が困難であった。これらの問題を克服するために,本論文では,広い単語埋込みネットワークアーキテクチャと残差RNNを組み合わせた感情分類モデルについて述べた。最初に,1つ以上の単語埋込みベクトルを事前訓練して,より大きな特徴空間を得た。第二に,RNNをより深いアーキテクチャに拡張して,次に,ネットワークの深い訓練を容易にするために残差学習を採用する。最後に,2つのベンチマークについて実験評価を行い,提案したネットワークの結果は感情分類問題に対する良好な適用性を示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  学習 ,  電力 ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *残差 ,  適応性 ,  再利用 ,  ベンチマーク ,  計算機アーキテクチャ ,  単語 ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： リカレントニューラルネットワーク ,  特徴空間 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： RNN ,  残存ネットワーク ,  意味分類 ,  広い埋込み

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 感情分類 ,  広域 ,  残差