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GPGPUによるSVM分類器の高速化

アルゴリズム設計における2つの研究課題
・GPGPUのハードウェア特性
・自然言語処理のデータ特性

文書分類データの特性
・データスパースネス問題
分類モデルの重みベクトルは非スパース


スパースなベクトルをスパースなままで扱った理由は?
 → 去年の実験の段階でうまくいっていたので,わざわざ密にする必要はないだろう
カテゴリ数が多い場合は,深さ優先探索などでやる方法もあるのでは?
 → カテゴリが木構造になっているので,これから検討している
密な入力と提案手法を比べるとどうなのか?
 → どのように蜜にするのかにもよる
 → 精度を落とさないという意味では提案手法の有用性はある
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