文字レベルの畳込みニューラルネットワークによる文書分類 - Ahogrammer

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文字レベルの畳込みニューラルネットワークによる文書分類 - Ahogrammer

はじめに自然言語処理で文書分類は最も基本的なタスクの一つです。文書分類は、SNSに対する評判分析、... はじめに自然言語処理で文書分類は最も基本的なタスクの一つです。文書分類は、SNSに対する評判分析、ニュースのジャンル分類、メールのスパムフィルタや文書の著者推定といった問題の解決に使われています。このように基本的なタスクである文書分類は広く使われています。最近では、文書分類に対するニューラルベースのアプローチとして、単語レベルのRNNが広く使われています。 RNNを使うことで、広い文脈と単語の出現順序を自然な形で考慮することが可能になります。この性質により、RNNベースの手法は文書分類で良い性能を示してきました。しかし、単語レベルのRNNには2つの問題が挙げられます。一つ目は、RNNは計算を並列化し難いため、計算の高速化が難しいということです。二つ目は、単語レベルの入力がSNS等のユーザ生成コンテンツ(UGC: User-Generated Content)に対して弱いとい

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