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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-18 15:40 文書分類における効果的なマルチタスク学習のための汎用的サブタスクの要件分析 ○木村優介（同志社大）・駒水孝裕（名大）・波多野賢治（同志社大）  NLC2022-26 |
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| 抄録 | （和） | 文書分類において，キーフレーズや固有表現の抽出をサブタスクとしたマルチタスク学習によって，分類精度が向上することが報告されている．しかし，マルチタスク学習を用いるためには本来の文書分類のアノテーションに加え，サブタスクのアノテーションが必要となり，余分に人的・金銭的コストがかかる．そのため，これらのコストはマルチタスク学習を実践的に適用する際の障壁となっている．これに対し，著者らは経験則に基づく手法によってサブタスクのラベルを機械的に付与することで低コストなサブタスクを実現する研究を行い，分類精度が向上することを確認した．低コストなサブタスクは，これまでのテキスト分析に関わる知見を転用できる可能性があり，その可用性の議論を行う必要がある．加えて，どのようなサブタスクが文書分類の性能向上に寄与するかについての要件が明らかにはなっていない．そこで，本研究では，マルチタスク学習において汎用的サブタスクを適用することで文書分類の精度が向上する要件を分析し，明らかにする． |
| （英） | Multi-task learning, in which a phrase extraction such as key phrase extraction and named entity extraction is chosen for a sub-task, has shown improvements for the accuracy of text classification. However, multi-task learning requires extra annotations for sub-tasks in addition to the annotation for the mainstream text classification task. That extra annotation incurs extra human and financial costs, which are typically not small. These costs are therefore a barrier to the practical application of multi-task learning. To deal with this issue, the authors conducted research on realizing sub-tasks by automatic labeling for sub-tasks using a heuristic method, and confirmed that it improved classification accuracy. Although the previous findings can be widely applicable to other heuristic-based labeling methods to create sub-tasks, their availability has not been discussed. In addition, the requirements that such sub-tasks should satisfy have not been revealed. Therefore, this study attemps to clarify the requirements for improving the accuracy of text classification by using generic subtasks in multi-task learning. | |
| キーワード | （和） | 文書分類 / サブワードフレーズ / 汎用的サブタスク / / / / / |
| （英） | text classification / Subword-phrase / Sub-task / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 449, NLC2022-26, pp. 38-43, 2023年3月. | |
| 資料番号 | NLC2022-26 | |
| 発行日 | 2023-03-11 (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 | NLC2022-26 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC IPSJ-NL |
| 開催期間 | 2023-03-18 - 2023-03-18 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | OIST |
| テーマ（和） | 言語処理の産業・社会応用、および一般 |
| テーマ（英） | Applications of natural language processing, and etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2023-03-NLC-NL |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 文書分類における効果的なマルチタスク学習のための汎用的サブタスクの要件分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Experimental Analysis of Sub-tasks for Multi-task Learning-based Text Classification |
| 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） | サブワードフレーズ / Subword-phrase |
| キーワード(3)（和/英） | 汎用的サブタスク / Sub-task |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 木村 優介 / Yusuke Kimura / キムラ ユウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 駒水 孝裕 / Takahiro Komamizu / コマミズ タカヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 波多野 賢治 / Kenji Hatano / ハタノ ケンジ |
| 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.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-18 15:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2022-26 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.449 |
| ページ範囲 | pp.38-43 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-11 (NLC) |
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