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标题：深層学習ネットワークへのHMM適用によるテキストベースの分類パターン解釈支援
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作者：安藤雅行 ; 河原吉伸 ; 砂山渡等
期刊名称：知能と情報
印刷版ISSN：1347-7986
电子版ISSN：1881-7203
出版年度：2022
卷号：34
期号：1
页码：501-510
DOI：10.3156/jsoft.34.1_501
语种：Japanese
出版社：Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
摘要：本論文では，深層学習ネットワークへのHMM適用によるテキストベースの分類パターン解釈支援システムを提案し，その有効性を検証した結果について述べる．深層学習における問題点として，人間が深層学習の分類基準を理解することや動作を信頼することが難しいという問題が存在している．そこで，提案システムでは，深層学習の学習済みネットワークに対して，HMMを適用することで分類結果に寄与するパターンの表示を行い，ユーザが分類基準を解釈することを支援する．提案システムの有効性を検証する実験では，テキストベースの分類を行った深層学習の学習済みネットワークを用いて，データ分析の初心者と考えられる被験者に対して，出力に特有の分類パターンを解釈してもらう実験を行った.
关键词：解釈支援;深層学習;テキストマイニング;テキスト分類;データ可視化