転移学習による抽出型要約の精度向上
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概要
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異なる複数のドメインの参照要約が用意されているとき,テスト事例と異なるドメインの訓練事例も用いることによって抽出型要約の精度を向上させる方法を提案する.本稿では訓練事例のドメイン数に応じて特徴ベクトルを拡張するAugmented Space Methodを用いて転移学習を実現する.学習時には構造学習を用いて学習を行う.本稿では要約の対象として6つの異なるドメインのコンタクトセンタ通話を取り上げ,それらの書き起こしを要約する.実験の結果,6ドメイン中4ドメインで提案手法が最良の結果を得た.
- 2011-11-14
著者
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松尾 義博
日本電信電話株式会社NTTサイバースペース研究所
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松尾 義博
Nttサイバーソリューション研究所
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西川 仁
Nttサイバースペース研究所
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牧野 俊朗
NTTサイバースペース研究所
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松尾 義博
Nttサイバースペース研究所
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