チェコマルチラベル文書分類のための深層ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Lenc Ladislav; Kral Pavel

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202777386103 整理番号：22P0039767

チェコマルチラベル文書分類のための深層ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Deep Neural Networks for Czech Multi-label Document Classification

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発行年： 2017年01月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文はチェコテキスト文書の自動マルチラベル文書分類に焦点を合わせた。現在の手法は,通常,マイナスの影響(情報の損失,追加の実装作業など)を持ついくつかの前処理を使用する。したがって,それを省略し,簡単な特徴から学習する深層ニューラルネットワークを使用する。この選択は,多くの他の機械学習分野での使用の成功により動機づけられた。2つの異なるネットワークを比較した:第1のものは標準的な多層パーセプトロンであり,第2のものは一般的な畳み込みネットワークである。チェコ新聞コーパスに関する実験は,両ネットワークが,最大エントロピー分類器を持つ豊富な特徴集合を用いるベースライン法よりも著しく優れていることを示した。また,畳込みネットワークが最良の結果を与えることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 自然語処理

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