注意を注視する新しい展望:ニュース分類のための2レベル注意ベース説明可能トピックモデリング【JST・京大機械翻訳】

Liu Dairui; Greene Derek; Dong Ruihai

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219183398896 整理番号：22P0303866

注意を注視する新しい展望:ニュース分類のための2レベル注意ベース説明可能トピックモデリング【JST・京大機械翻訳】

A Novel Perspective to Look At Attention: Bi-level Attention-based Explainable Topic Modeling for News Classification

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発行年： 2022年03月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月27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)

多くの最近の深層学習ベース解は,NLP規律のさまざまなタスクにおいて,注意ベースメカニズムが広く採用されている。しかし,深い学習モデルの固有の特性と注意機構の柔軟性は,モデルの複雑度を増加して,このように,モデル説明可能性における課題に導いた。本論文では,この課題に取り組むために,説明の複雑さと意思決定プロセスを分離するために,2段階注意アーキテクチャを利用した新しい実用的フレームワークを提案した。それをニュース記事分類タスクの文脈に適用した。2つの大規模ニュースコーパスに関する実験は,提案モデルが多くの最先端の代替案で競合性能を達成して,説明可能性展望からその適切性を例示することを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 人工知能

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