2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

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口頭発表

一般セッション » [一般セッション] 9.自然言語処理・情報検索

[1J2] 自然言語処理-自然言語処理応用(2)

2018年6月5日(火) 15:20 〜 17:00 J会場 (2F ロイヤルガーデンB)

座長:木村 泰知(小樽商科大学)

16:00 〜 16:20

[1J2-03] 経営情報キュレーションのための事前学習付き重要文ランク学習

〇是枝 祐太1、黒土 健三1、柳瀬 利彦1、柳井 孝介1、間瀬 久雄1、佐藤 美沙1 (1. 株式会社日立製作所)

キーワード:ランク学習、深層学習

効率的に重要度の高い情報を集め,経営活動における意思決定を支援するために,ユーザのフィードバックから,特定のユーザ群が重要と考える情報をランキングできる手法を開発した.本研究では,ドメイン知識へ依存することなく意味情報の抽出とランキングをend-to-endで学習できる深層学習を用いることとし、データが大量に必要であるという深層学習の欠点を補うために事前学習を用いることを提案する.交差検証に基づく定量的な実験において,非深層学習のベースラインを上回った.実験の妥当性を評価するためにA/Bテストを行った.提案手法は過半数の試行において,最も良いと評価され,経営活動のための重要文キュレーションにおいて提案手法が有効であることが示唆された.