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予稿 研究発表 首都大学東京 自然言語処理研究室(小町研)

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Academic year: 2018

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図 1: 障害レポートに対するアノテーション例 はなくエンコーダの隠れ層を共有する機構を用いる. コールセンターの障害レポートログは箇条書きや読 点がなく ‘(1)’ のような表現が文頭と文中に混在する ものが含まれるため,文分割を前提とする手法は適用 するのが困難である.本研究では Filippova ら [2] の 手法をベースとし,文章を圧縮する形でアプローチす る.今回のタスクは 1 文書中から各クラスに分類され た関連文章データを用いるため,各クラスの情報を共 有するマルチタスク構造のモデルを提案
図 2: LSTM を用いた文圧縮を系列ラベリングとして解くネットワーク 図 3: 文章間の情報を考慮した同時関連文章圧縮モデル 複数の文章全体を考慮して重要箇所を抜き出すことが できる表現を作成する. 各ネットワークの構造は図 2 に示したものだが,GO ラベル入力の前に 4 つの文章で用いたエンコーダの隠 れ層を連結し,線形変換を行い,デコーダへと渡す. 4 実験 4.1 データ 本研究では,富士電機 (株) でのシステム障害の 511 件のレポート文書に対して 3.1 節のアノテーションを 付与したも

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