著者

為栗 敦生 中村 鴻介 高橋 良颯 山口 実靖

雑誌

研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:21888779)

巻号頁・発行日

vol.2021-NL-249, no.1, pp.1-7, 2021-07-20

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深層学習は文書分類等の自然言語処理にて活用され,Self-Attention などが大きな成果をあげている.一方で深層学習による分類は,分類精度は高いがその判断根拠を人間が理解することが困難であるとの指摘がされている.本稿では,テーマが定められたニュース記事群のテーマによる分類のタスクに着目し,深層学習による分類の判断根拠の提示手法について考察する.具体的には,LSTM Attention により記事分類を行い,高い精度で分類をできることを示す.そして,Attention 値や既存の判断根拠提示手法 Smooth-grad に着目し,自然言語記事分類の判断根拠提示手法について考察する.また性能評価により,これらに着目することにより判断根拠を提示できることを示す.