2025年度 人工知能学会全国大会(第39回)

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[1Win4] ポスターセッション1

2025年5月27日(火) 15:30 〜 17:30 W会場 (イベントホールD-E)

[1Win4-76] GPT-LSTM based Sentiment Interpretable Neural Network の構築

〇伊藤 友貴1 (1.三井物産株式会社)

キーワード:センチメント分析、解釈可能ニューラルネット

金融分野へのサービス提供時等において,深層学習モデルのドメイン適合実施時において,「そのブラックボックス性」や「学習時の計算コスト」が課題になることがある.

そこで,本研究では解釈可能なニューラルネット SSNNの改良版 GPT-LSTM SINN (GL-SINN) を提案する.
さらに,GL-SINNを活用した効率的なドメイン適合手法である単語単語極性変換手法 Word-level Polarity Adaptation framework based on SINN (WPAS) を提案する.

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