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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-03-04 13:25 ニューラルネットを用いた逆埋め込み関数の近似と、その文書データ分布の解釈への応用 ○溝渕湧也・八谷大岳（和歌山大）  NC2018-54 |
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| 抄録 | （和） | 近年、webページ間の関係性などを分析し、有益な情報をユーザーに提供するサービスに期待が寄せられている。そのサービスを実現するためのアプローチとして、word2vecで文章を高次元ベクトルに変換し、t-SNEを用いて低次元空間に埋め込み、文章データの分布を視覚化する方法がある。しかし、t-SNEでは埋め込み空間の各軸や各領域の意味を解釈することができず、文書データの傾向を比較には用いることができない。この問題を解決すべく、ニューラルネットを用いて埋め込み空間からword2vec空間へ逆埋め込みを行う関数を学習する。当該関数を用いることにより、各軸および各領域の周辺に配置した点をword2vec空間に埋め込み、関連する単語を検索することで埋め込み空間の意味解釈を容易にする。Livedoorニュースコーパスを用いた実験を通し、本提案法の有効性を示す。 |
| （英） | Recently, analysing the relation between human and compnies based those related documents such as tweets and web pages. To this purpose, documents are converted into high dimensional numerical vectors with word2vec, and its dimension is reduced to the embedded space using t-SNE for the visualization. However, the meaning of axes and regions in obtained non-linear embedded space cannot be interpreted systematically. To overcome this problem, in this work, we propose to use neural networks to approximate the inverse embedding function mapping the low dimensional embedded space to the high-dimensional word2vec space. We show the effectiveness of our approximated inverse embedding function using livedoor-news data, to enable us to interplet arbitrary sample points on the embedded space. |
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| キーワード | （和） | word2vec / t-SNE / ニューラルネット / 逆埋め込み / / / / |
| （英） | word2vec / t-SNE / deep learning / inverse embedding function / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 470, NC2018-54, pp. 61-66, 2019年3月. | |
| 資料番号 | NC2018-54 | |
| 発行日 | 2019-02-25 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
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) | |
| PDFダウンロード | NC2018-54 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2019-03-04 - 2019-03-06 |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | University of Electro Communications |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2019-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ニューラルネットを用いた逆埋め込み関数の近似と、その文書データ分布の解釈への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Approximation of inverse embedding function using neural network, and its application for the interpretation of document data distribution |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | word2vec / word2vec |
| キーワード(2)（和/英） | t-SNE / t-SNE |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネット / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | 逆埋め込み / inverse embedding function |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 溝渕 湧也 / Yuya Mizobuchi / ミゾブチ ユウヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 八谷 大岳 / Hirotaka Hachiya / ハチヤ ヒロタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-03-04 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2018-54 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.470 |
| ページ範囲 | pp.61-66 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-02-25 (NC) |
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