モデル学習装置、情報判定装置およびそれらのプログラム
- 開放特許情報番号
- L2021000821
- 開放特許情報登録日
- 2021/6/11
- 最新更新日
- 2021/6/11
基本情報
出願番号 | 特願2017-048039 |
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出願日 | 2017/3/14 |
出願人 | 日本放送協会 |
公開番号 | |
公開日 | 2018/9/27 |
登録番号 | |
特許権者 | 日本放送協会 |
発明の名称 | モデル学習装置、情報判定装置およびそれらのプログラム |
技術分野 | 情報・通信 |
機能 | 機械・部品の製造、制御・ソフトウェア |
適用製品 | 情報判定技術 |
目的 | ソーシャルメディア情報を峻別した学習データだけではなく、ニュース原稿等の分野が既知のテキストデータの特徴を利用して、ソーシャルメディア情報が、ニュース原稿等と同じ分野の情報であるか否かを判定するためのモデル学習装置、情報判定装置およびそれらのプログラムを提供する。 |
効果 | 分野が既知の原稿文(テキストデータ)の特徴を利用して、ソーシャルメディア情報が同じ分野の情報であるか否かを判定することができる。 |
技術概要 |
分野が既知の複数の原稿文から、当該原稿文に含まれる情報の特徴量を抽出するための特徴抽出モデルを学習し、分野が既知のソーシャルメディア情報である投稿文を教師データとして、判定の対象となる投稿文が分野を示す情報か否かを判定するための情報判定モデルを学習するモデル学習装置であって、
原稿文または教師データである投稿文に対して、予め記憶手段に記憶されている単語単位の分散表現ベクトルを平均化して、原稿単位または投稿単位の分散表現ベクトルである文単位分散表現ベクトルを生成するベクトル化手段と、 原稿文から生成される文単位分散表現ベクトルの次元を圧縮して特徴ベクトルを抽出する特徴抽出モデルを学習する特徴抽出モデル学習手段と、 教師データから生成される文単位分散表現ベクトルから、特徴抽出モデルを用いて、特徴ベクトルを抽出する特徴抽出手段と、 この特徴抽出手段で抽出される教師データに対する特徴ベクトルと、当該特徴ベクトルを抽出した元となる教師データの文単位分散表現ベクトルとを入力し、機械学習することで、情報判定モデルを学習する情報判定モデル学習手段と、 を備えることを特徴とするモデル学習装置。 |
実施実績 | 【無】 |
許諾実績 | 【無】 |
特許権譲渡 | 【否】 |
特許権実施許諾 | 【可】 |
登録者情報
登録者名称 | |
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その他の情報
関連特許 |
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