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講演抄録/キーワード
講演名 2019-12-04 11:15
LSTMの前処理としての特徴選択の有効性
古賀詩織峯 恒憲廣川佐千男九大NLC2019-31
抄録 (和) RNNの中でも特にLSTMは長期記憶が可能で,より優れた文脈情報を含んだ情報の獲得が期待でき,分類問題をはじめ,様々な問題に利用されてきた.そのような分類問題において,文章を構成する単語の中から分類に寄与する単語などの情報を選ぶ特徴選択により,分類精度の向上を行う様々な試みが行われてきた.しかしながら,LSTMは文脈を重要視しているため,LSTMの入力中の単語を取捨選択する試みは,筆者らの知る限り行われていない.本研究では,LSTMの入力文中の単語表現としてWord2VecとBERTを用い,LSTMの入力の前処理として特徴選択を行うことの有効性を示す.実験結果から,特徴選択を行うと分類精度が向上することが示された. 
(英) Among RNNs, especially LSTM is capable of long-term memory and can be expected to acquire information including better contextual information, and has been used for various problems including classification problems. In such a classification problem, various attempts have been made to improve the accuracy of classification by selecting features such as words that contribute to classification from among the words that make up sentences. However, since LSTM attaches importance to the context, no attempt has been made to select words in LSTM input as far as we know. In this study, we show the effectiveness of using feature selection as pre-processing of LSTM input, using Word2Vec and BERT as word expressions in LSTM input sentences. The results show that the classification accuracy improves when feature selection is performed.
キーワード (和) 文書分類 / LSTM / 特徴選択 / Word2Vec / BERT / / /  
(英) text classification / LSTM / feature selection / Word2Vec / BERT / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 320, NLC2019-31, pp. 13-18, 2019年12月.
資料番号 NLC2019-31 
発行日 2019-11-27 (NLC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
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本技術報告は査読を経ていない技術報告であり,推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります.
PDFダウンロード NLC2019-31

研究会情報
研究会 NLC IPSJ-NL SP IPSJ-SLP  
開催期間 2019-12-04 - 2019-12-06 
開催地(和) NHK放送技術研究所 
開催地(英) NHK Science & Technology Research Labs. 
テーマ(和) 第6回自然言語処理シンポジウム & 第21回音声言語シンポジウム 
テーマ(英) The 6th Natural Language Processing Symposium & The 21th Spoken Language Symposium 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLC 
会議コード 2019-12-NLC-NL-SP-SLP 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) LSTMの前処理としての特徴選択の有効性 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 文書分類 / text classification  
キーワード(2)(和/英) LSTM / LSTM  
キーワード(3)(和/英) 特徴選択 / feature selection  
キーワード(4)(和/英) Word2Vec / Word2Vec  
キーワード(5)(和/英) BERT / BERT  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 古賀 詩織 / Shiori Koga / コガ シオリ
第1著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 峯 恒憲 / Tsunenori Mine / ミネ ツネノリ
第2著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: kyushu Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 廣川 佐千男 / Sachio Hirokawa / ヒロカワ サチオ
第3著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
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講演者
発表日時 2019-12-04 11:15:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLC 
資料番号 IEICE-NLC2019-31 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.320 
ページ範囲 pp.13-18 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NLC-2019-11-27 


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