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講演抄録/キーワード
講演名 2019-11-27 13:55
[ポスター講演]SVMとDNNによるレビュー文書分類結果への解釈性付与に関する一考察
中村鴻介山口実靖工学院大
抄録 (和) 深層学習は従来の機械学習手法に比べて,様々な問題に対し高精度な推論を達成できる手法として期待されている.しかし,深層学習などの機械学習手法は推論結果の解釈が困難なものが多い.本稿では,機械学習の分類結果に解釈性付与を行う手法を提案する.そしし,SVMまたはDNNを用いてBoW表現のレビュー文書を学習および分類し,分類結果についての解釈性付与結果を示し,提案手法の有効性について考察する. 
(英) Deep learning has achieved significant improvement in various tasks such as natural language processing. However, it is argued that a user cannot interpret the result. In this paper, we introduce our proposed method for providing interpretability on results of sentiment analysis by deep learning.
キーワード (和) 深層学習 / 評判分析 / 解釈性 / / / / /  
(英) Deep Learning / sentiment analysis / interpretability / / / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 RISING  
開催期間 2019-11-26 - 2019-11-27 
開催地(和) 東京大学本郷キャンパス 福武ラーニングシアター 
開催地(英) Fukutake Learning Theater, Hongo Campus, Univ. Tokyo 
テーマ(和) 超知性通信ネットワークに関する研究,一般 
テーマ(英) Researches on Super-Intelligent Networking, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RISING 
会議コード 2019-11-RISING 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) SVMとDNNによるレビュー文書分類結果への解釈性付与に関する一考察 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study on Interpretation of Review Classification by SVM and DNN 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(2)(和/英) 評判分析 / sentiment analysis  
キーワード(3)(和/英) 解釈性 / interpretability  
キーワード(4)(和/英) /  
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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) 中村 鴻介 / Kosuke Nakamura / ナカムラ コウスケ
第1著者 所属(和/英) 工学院大学 (略称: 工学院大)
Kogakuin University (略称: Kogakuin Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山口 実靖 / Saneyasu Yamaguchi / ヤマグチ サネヤス
第2著者 所属(和/英) 工学院大学 (略称: 工学院大)
Kogakuin University (略称: Kogakuin Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-11-27 13:55:00 
発表時間 50分 
申込先研究会 RISING 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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