Character-Level CNN (CLCNN) はComputer Visionにおいてよく用いられる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いてテキスト分類タスクを行うという面白い手法です。この手法は英語において評判分析・感情分析に効果的であることが知られていました。しかし、日本語においては英語における手法をそのまま適用できず、工夫が必要となります。
この研究では先行研究を参考に、日本語におけるCLCNNを実装し、その性能を評判分析データセットで既存手法と比較し評価しました。研究内容は情報処理学会全国大会で発表しました。
学会では、最先端の技術(BERTなど)と比較しないと意味がない、など厳しい言葉もいただきました。決して研究結果はインパクトのあるものではなく、レベルも高くありませんが、研究活動を通じて、未知の技術に挑む力・課題解決力などを成長させられたのではないかと考えています。
学会発表抄録はこちらから参照できます。
田村匠, 丸山真佐夫. Character-Level CNNを用いた日本語評判分析. 情報処理学会全国大会講演論文集. 2022. 2022. 1. http://id.nii.ac.jp/1001/00220968/
卒業論文：Character-Level CNNを用いた日本語評判分析
