適用製品
テキスト分類装置、学習装置、およびプログラム
目的
自然言語で記述されたテキストを分類するためのモデルの学習を短時間で行うことのできる学習装置、その学習装置で学習されたモデルを用いてテキストを分類することのできるテキスト分類装置、およびそれらの装置を実現するプログラムを提供する。
効果
入力テキストを第１表現で表し、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を導入したことによって、再帰型ニューラルネットワークの手法を用いる場合と比べて学習時間の大幅な削減が可能となる。
技術概要
第１表現を基に、畳み込み処理を行うことによって中間表現を生成する系列処理部と、
ニューラルネットワークによる処理でテキストが属するクラスを推定する分類処理部と、
クラスの情報と正解クラスの情報との誤差である第１誤差に基づいて、誤差逆伝搬法により分類および系列処理部が有するニューラルネットワークのパラメーターを更新するよう制御する制御部と、
中間表現を基に、逆畳み込み処理を行うとともに、ニューラルネットワークによる処理を行って、第１表現に対応する第２表現を出力し、第１と第２表現との誤差である第２誤差を出力するオートエンコーダー部と、
中間表現を基に、ニューラルネットワークによる処理を行うことによって、単語分散表現により生成したクラスタリングのいずれのクラスタに属するかを推定するとともに、クラスタの情報と、正解クラスタの情報との誤差である第３誤差を出力する単語分散表現分類部と、
を具備し、
制御部は、第１に加え第２および第３誤差に基づいて、誤差逆伝搬法により、系列処理部と分類処理部とオートエンコーダー部と単語分散表現分類部が有するニューラルネットワークのパラメーターを更新するよう制御する、
学習装置。
基本情報
開放特許情報
)
登録者情報
その他の情報
