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https://arxiv.org/abs/1708.03312
漢字を構成する部首レベル(Radical-level)の特徴から、CNNおよびBi-directional RNNを用いて少ないパラメータ数で文書分類を行うモデルを提案している。Radical-levelの特徴を用いることでボキャブラリ数やモデルのパラメータを減らすことができ、なおかつ先行研究と同程度の精度を出している。
Radical-level Ideograph Encoder for RNN-based Sentiment Analysis of Chinese and Japanese - Paper Survey
https://arxiv.org/abs/1708.03312