文献

J-GLOBAL ID：202002258427831736   整理番号：20A1034223

テキストオーバーサンプリングのための言語モデルを用いたオープンドメイン提案マイニングへのマルチタスクアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Multi-task Approach to Open Domain Suggestion Mining Using Language Model for Text Over-Sampling

著者 (3件)： Leekha Maitree (Delhi Technological University, New Delhi, India) ,  Goswami Mononito (Delhi Technological University, New Delhi, India) ,  Jain Minni (Delhi Technological University, New Delhi, India)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12036  ページ： 223-229  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 消費者レビューオンラインは,商業製品とサービスを改善するために有用な示唆を含む可能性がある。マイニングの提案は,大規模なラベル付きデータセットとバランスのとれたデータセットがないために困難である。さらに,提案を採掘することを試みる多くの以前の研究は,ホテルやトラベルだけのような単一領域に焦点を当てている。本研究では,クラス不均衡の問題を扱うための新しいオーバーサンプリング技術を導入し,複数のドメインからの提案をマイニングするためのマルチタスクの深い学習アプローチを提案した。公的に利用可能なデータセットに関する実験結果は,著者らの過剰サンプリング技術が,マルチタスクフレームワークと結合して,F-1測度とAUCに関して,最先端のオープンドメイン提案マイニングモデルより優れていることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  学習 ,  消費者 ,  旅行 ,  *ホテル ,  言語モデル
準シソーラス用語： *オーバサンプリング ,  *マルチタスク ,  クラス不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： オープンドメイン提案マイニング ,  マルチタスク学習 ,  オーバーサンプリング技術 ,  深層学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： オーバーサンプリング ,  言語モデル ,  ドメイン ,  提案 ,  マルチタスク