情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

本稿では,柔軟な対話システムのための文カテゴリ分類を目指してニューラルネットワーク(NN)を用い,文がpositiveであるかnegativeであるかを判断する手法を検討する.時系列性を考慮して中間層を多層にした再帰的ニューラルネットワーク(RNN)のモデルを提案する.学習は10662文という少ないデータセットの中から99%を学習データ,1%を検証データとする相互検証により行う.実験では提案するNNにおける学習率や中間層の層数という各ハイパーパラメータ,中間層で使用するニューロンの種類と数を変更し精度が向上するかを評価する.結果として特定のハイパーパラメータ,ニューロンをもつ場合,検証データにおいて高精度で正しく分類できることを示す.