[2A6-GS-6] 言語メディア処理：応用

[2A6-GS-6-04] 意義素を用いた異種グラフニューラルネットワークによるショートテキスト分類の試み

〇李 笑然¹、高野 敏明¹ (1. 静岡理工科大学)

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キーワード：ショートテキスト分類、グラフニューラルネットワーク、意義素

ショートテキスト分類(STC)は自然言語処理における基本的なタスクの一つである．ショートテキストは文が短いため，文法構造や文脈情報が不足しているなど，分類タスクとして課題がある．最近のSTCでは，エンティティのラベル情報を取り入れた階層的異種グラフを用いた手法が提案されている．しかし，従来のエンティティにおける知識ベースは、エンティティの複雑な意味関係を考慮していないこと、文章中のエンティティ数が多すぎて計算資源に大きく影響することが問題である．本論文では，単語間のより深い意味関係を利用するため，エンティティの代わりに意義素を用いることに着目する．この意義素を用いて異種グラフネットワークを構築することを提案する．意義素は意味的な最小単位であり，有限個の単語から構成されるため，計算資源を劇的に削減することが期待される．手法について，われわれはSelf-attentionを用いて，ショートテキスト中の意義素とその間の重みパラメータを求める．そして，意義素に基づく異種グラフネットワークを構築する．Snippetsデータセットを用いた実験により，従来手法と比べ分類精度が向上することを確認した．