スタンスの不均衡から階層的表現と検出へ【JST・京大機械翻訳】

Zhang Qiang; Liang Shangsong; Lipani Aldo; Ren Zhaochun; Yilmaz Emine

文献

J-GLOBAL ID：202002250279514340 整理番号：20A1512324

スタンスの不均衡から階層的表現と検出へ【JST・京大機械翻訳】

From Stances’ Imbalance to Their HierarchicalRepresentation and Detection

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資料名：
号： WWW ’19 ページ： 2323-2332 発行年： 2019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)

スタンス検出は,ニュース検出に対する重要性のため,研究コミュニティから関心が増している。スタンス検出の目標は,4つのクラスのうちの1つに対象に向かう対象の全体的な位置を分類することである:一致,不一致,議論,および無関係である。スタンス検出に使用される現在の機械学習モデルによって直面する主要な問題の一つは,これらのクラス間の厳しいクラス不均衡に起因する。したがって,ほとんどのモデルは少数クラスに陥るインスタンスを正しく分類できない。本論文では,これらのクラスの階層的表現を提案することによりこの問題に対処し,それは,一致,不一致,および新しい関連クラスの下でのクラスについて議論する。さらに,著者らは,この階層的表現から学習する2層ニューラルネットワークを提案し,最大平均分散正則化器を用いて2つの層間の誤差伝搬を制御する。従来の4方向分類器と比較して,このモデルは2つの利点を持つ。1)階層的アーキテクチャはクラス不均衡問題を緩和する。(2)正則化は,モデルを関連と無関係な姿勢の間でよりよく識別する。広範な実験は,姿勢検出のための提案モデルの最先端の精度性能を示した。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】

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人工知能

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