| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-13 14:10 著者推定における事前学習済みBERTを用いたアンサンブル学習法の提案 ○神田泰誠・柳 燁佳・金 明哲（同志社大）  NLC2022-6 |
|
| 抄録 | （和） | BERTは汎用性の高いモデルである一方で，事前学習データが性能に影響を与えていると報告されている. しかし，その影響の度合に関しては十分検証されていない. 研究タスクごとに事前学習したBERTの開発が理想的であるが，BERTは大量のデータによる学習を前提としているため，研究規模によってはコストの面から困難である. そこで，本研究では異なる事前学習データから構築されたBERTが著者推定タスクに与える影響を明らかにしたうえで，複数のBERTを用いたアンサンブル学習法で精度をアップする方法を提案し，その実験結果を報告する. |
| （英） | Although bidirectional encoder representations from transformers (BERT) is a highly versatile model, there have been reports indicating that pretrained data affect its performance. Developing a BERT model pretrained with data from a wide variety of domains is ideal, but it is cost-prohibitive for individuals. Therefore, in this study, we propose an ensemble learning method using multiple BERTs that are constructed from different pretraining data, and we report the experimental results. | |
| キーワード | （和） | 自然言語処理 / BERT / 著者推定 / アンサンブル学習 / / / / |
| （英） | Natural language processing / BERT / Authorship attribution / Ensemble learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 180, NLC2022-6, pp. 9-12, 2022年9月. | |
| 資料番号 | NLC2022-6 | |
| 発行日 | 2022-09-06 (NLC) | |
| 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 | NLC2022-6 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2022-09-13 - 2022-09-13 |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 矢上キャンパス |
| 開催地（英） | Keio Univ. Yagami Campus. |
| テーマ（和） | 第19回テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The 19th Text Analytics Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2022-09-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 著者推定における事前学習済みBERTを用いたアンサンブル学習法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Proposal of an Ensemble Learning Method by Using Pre-Trained BERT Models for Authorship Attribution |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自然言語処理 / Natural language processing |
| キーワード(2)（和/英） | BERT / BERT |
| キーワード(3)（和/英） | 著者推定 / Authorship attribution |
| キーワード(4)（和/英） | アンサンブル学習 / Ensemble learning |
| 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） | 神田 泰誠 / Taisei Kanda / カンダ タイセイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学大学院 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柳 燁佳 / Liu Yejia / リュウ ヨウカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学大学院 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金 明哲 / Jin Mingzhe / キン メイテツ |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-13 14:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2022-6 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.180 |
| ページ範囲 | pp.9-12 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-09-06 (NLC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]