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J-GLOBAL ID：202002262361707213   整理番号：20A0958392

テキスト分類のための半教師つき多粒度CNN 人間-自動車相互作用における応用【JST・京大機械翻訳】

Semi-Supervised Multi-Granularity CNNs for Text Classification: An Application in Human-Car Interaction

著者 (5件)： Zhao Fen (School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Li Yinguo (School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Bai Ling (School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Tian Zhen (School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Wang Xinheng (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 68000-68012  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 先進的運転支援技術の急速な成長により,人間-自動車相互作用を人間的および個人的に実行する方法がますます重要になっている。既存の方法は,典型的に訓練を行うために手によるデータに依存しており,テキストに隠された情報を完全に抽出することができない。本論文において,著者らは,半教師つき学習とマルチ粒状性学習を介して,ラベルデータ獲得困難性と不十分な特徴抽出の問題に取り組んだ。ラベルデータ収集と特徴抽出の目標を満たすために,著者らは,人間-自動車相互作用における応用のための新規半教師つき多粒度畳込みニューラルネットワーク(CNNs)ベース(SSMGCNNベース)モデルを提示した。それは,2ビュー埋込み(TVE)モジュールとマルチ粒度CNN(MGCNNs)モジュールから成る。TVEモジュールは,ラベル付けされていないユーザコマンドデータセットからテキスト領域の埋め込みを学習し,学習されたtv埋め込みをMGCNNに統合する。そのため,学習されたtv埋め込み領域を,データアノテーションの問題を解決するために,MGCNNのコンボリューション層への追加入力として使用する。MGCNNは,同じ畳込み層の多重畳込みカーネルによってテキストに隠された情報を完全に抽出することができる。このモデルをいくつかの最新の機械学習モデルと比較した。自動車運転コマンドデータセットに関して,シミュレーション結果は,CNNsと比較して,著者らの方法が,精度,再現,F-1および訓練損失に関して,それぞれ,5.13%,5.64%,3.60%および5.34%を改善したことを証明した。Copyright 2020 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： シミュレーション ,  *相互作用 ,  畳込み ,  学習 ,  *自動車 ,  特徴抽出 ,  多重化 ,  粒状性 ,  データ収集 ,  機械学習 ,  アノテーション
準シソーラス用語： 自動車運転 ,  *テキスト分類 ,  半教師つき学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： テキスト分類 ,  教師 ,  粒度 ,  CNN ,  人間 ,  自動車 ,  相互作用 ,  応用