2種類のニューラルネットの縦列接続によるテキストの自動分類の試み
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概要
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近年、ニューラルネットワーク技術は音声認識や文字認識などのパタン認識、株価などの予測、ロボットなどの制御といった幅広い分野に適用され成果を上げつつある。知識情報処理の分野でもコネクショニストモデルに基づく自然言語理解システム、情報検索システム、知識ベースシステム、などが提案されている。本報告ではニューラルネットワーク技術の知識情報処理への応用の1つとして、テキストデータの自動分類について述べる。テキストデータの分類は通常は階層化されたキーワードで行なうが、(1)キーワードを付与するのが困難である、(2)新しい専門用語はキーワード体系にない、(3)キーワード間の関連が階層的なものしか設定されていないなどの問題点がある。一方、分類器としてのニューラルネットには汎化能力があり、テキストデータの分類にも適用できる可能性がある。もちろんニューラルネットの入力はそれ自身は意味を持たないパタンにしか過ぎないので高度な意味情報を含むテキストの分類に単純には適用できない。テキストを連続性のあるパタンに変換することが重要である。本報告では大規模な情報ベースに適用することを目標として、キーワードによらないテキストの自動分類手法の考察を行なう。その1つの手法としてテキストのコーディングを行なうコネクショニスト型ネットワークと、そのコーディングされたテキストの分類を行なう自己組織型の階層型ネットワークの縦列接続によるテキストの分類手法について考察する。
- 1991-02-25
著者
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