E-011
入力文とラベル構造との関係に着目したマルチラベル分類手法

○安田有希・牧野仁宣・岡本大輝・宮崎太郎・後藤　淳（NHK）

放送局では、日々大量のニュース記事が執筆されており、各記事にその内容を表す複数のラベルを付与することで記事を整理している。これにより、記事の検索や関連記事との比較,分析を促進することができる。しかし、人間が大量の記事を読み、ラベルを付与することには多大な労力を必要とするため、自動化は重要な課題である.既往の研究において,入力文とラベル構造との関係に着目したモデルは少ない.そこで,本稿では入力文とラベル構造との関係に着目したマルチラベル分類手法を提案する.実験結果より,英文ニュース記事から構築されたデータセット(Reuters-21578)を用いた検証において,従来のLSTMを用いた手法に比べて分類精度の向上が認められた.