情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

単語の意味を考慮したベクトルを大規模コーパスから学習する研究が盛んに行われている.単語の意味ベクトルを学習する研究を拡張させ,文書から意味ベクトルを学習する研究も行われており,文書の意味ベクトルを有害文書を分類する情報フィルタリングの分野で用いることで分類精度を向上させることが期待される.本研究では文書から固定次元の意味ベクトルを学習し,文書の素性として多層ニューラルネットワークを分類器として教師あり学習を行い,既存手法を上回るフィルタリング性能を得ることができた.