| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
Back Propagationを用いたTwitterフィルタリングの実験
○藤井駿平・鎌田 賢（茨城大） |
| 抄録 |
（和） |
Twitter は多彩な情報を収集できる情報共有サービスとして利用されている。しかし、フォローしている人物が有用な情報をツイートする一方で、自分にとって好ましくない事柄をツイートする場合がある。本報告では、流行のdeep learning のプラットフォームChainerを用いてback propagation 法で学習させ、好ましいツイートと好ましくないツイートを弁別できるかどうか実験した。その結果、中間層を2層とし、各層内のユニット数を32個以上にしたときに95%以上の精度で分類できる例が示された。 |
| （英） |
It happens that one you are following in Twitter has several aspects in his personality. Suppose you are so attracted by his bright aspect that you are following his tweets. Then you have to endure dirty tweets from his dark side. In attempt to construct Twitter client software that filters out dirty tweets, we trained neural networks of different depths by the back propagation algorithm and tested if they can tell preferable tweets from dirty ones. The result says that the shallow network having only two intermediate layers and more than 32 units per layer achieves over 95% of accuracy. |
| キーワード |
（和） |
Deep Learning / フィルタリング / Twitter / 誤差逆伝播法 / / / / |
| （英） |
Deep Learning / filtering / Twitter / Back Propagation / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
| 資料番号 |
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