[3Rin2] インタラクティブセッション１

[3Rin2-04] 関連ドメインの予測モデルを活用した半教師付きドメイン適合

〇十河 泰弘¹、坂井 智哉¹ (1. NEC)

キーワード：ドメイン適用、半教師学習、蒸留

半教師付きドメイン適合は関連ドメインの情報を用いて，少数のラベルありサンプルと比較的多くのラベルなしサンプルで目標ドメインの予測モデルを学習する方法である．
本研究では，モデル埋め込みと呼ばれる方法による半教師付きドメイン適合について提案を行う．提案手法は，元ドメインのデータに代わって元ドメインで学習されたモデルを用いることを特徴とする．また，データ分布に対する特別な仮定なしにラベルなしデータへのラベル付与を可能とし，半教師付き学習を実現する．この提案手法について数値実験を行い，その有用性を確認する．