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Learning Deep Classifiers with Deep Features
1. どんなもの？Convolutional Neural Network(CNN)で獲得したDeep Featureを用いた、Deep Decision Tree(DDT)で画像を分類する。2. 先行研究と比べてどこがすごいの？近年CNNは画像認識分野においてとても素晴らしい結果を残している。しかしながらCNNは学習する際に最終層の出力を主に利用するため、似通った物体の判別に失敗する場合がある。本研究では、学習済みのCNNの層が複数レベルの抽象化の特徴を捉えていることを利用し、これらの特...
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Learning Character-level Representations for Part-of-Speech Tagging
1. どんなもの？Convolutional Neural Network(CNN)ベースのアーキテクチャに単語ベース・文字ベースのembeddingを使った「CharWNN」を用いて品詞タグ付けを行う。2. 先行研究と比べてどこがすごいの？言語処理の主なタスクでは単語レベルのembeddingを利用することが多い。品詞タグ付け(Part-of-Speech tagging)タスクにおいては、文字レベルの情報がとても重要となる。先行研究では単語レベルのembeddingのみを用いて品詞タグ...
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UNITN: Training Deep Convolutional Neural Network for Twitter Sentiment Classification
1. どんなもの？Convolutional Neural Network(CNN)の重みパラメータの初期化を工夫し、Twitterデータにおける感情分析で公式ランキング1位を獲得。2. 先行研究と比べてどこがすごいの？先行研究では畳み込み層に単語ベクトルを入力する際はskip-gramをベースとするword2vecでの学習済みベクトルを入力することが多い。本研究ではDistant Supervisionと呼ばれる手法で獲得したembeddingを用いることで、Twitterコーパスの感情...