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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

メール

メールは、コンピュータネットワークを利用し、 情報等を交換する手段のことです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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メールの自動感情分類をPythonの二ューラルネットワークで実現したいが、入力層のデータ(メール本文の単語ベクトル)のサイズがメールごとに異なるため、重みの形状が変わり正しく更新できない。

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投稿2020/07/28 07:27

私はO'REILLY ゼロから作るDeeplearning2自然言語処理編の4章までを学び、そのアウトプットとしてPythonでメールの自動感情分類システムを構築しようと考えました。プログラムの手順として

①今まで手元に届いたメールを集め、人手で3つの感情ラベル(positive, neutral, negative)を付与する。
②word2vecを用いて、メール全文のコンテキストとターゲットから単語ベクトル(単語の分散表現)を取得し、それをもとに各メールをベクトルに変換する。
③②でベクトル化されたメールを入力データとし、感情ラベルを正解ラベルとして、それらが対応するようなパラメータをニューラルネットワークで学習させる。
④テストデータ(学習データとは別に作っておく)を通し、正しい感情が対応して出力されるか評価する。

という流れを考えています。しかしこの③の段階で、ニューラルネットワークの入力層にメール本文の単語ベクトル列が入るとすると、その大きさは学習させるメール本文の長さによって変わるので、重みの形状が変わってしまいうまく更新できないのではないかと思いました。

実際DeepLearning無印に載っていたMNISTによる手書き数字認識では、入力層のサイズは画像のピクセルサイズ(28×28=784)という決まった値でした。

この場合、入力層のサイズが入力データによって変わってもうまく学習できる方法があるのでしょうか?あるいは入力層のサイズは定数にすべきなのでしょうか?

また未熟者ゆえ、ここに書いた中でなにか勘違いしている内容があるかもしれません。その点もありましたら、ご指摘いただけると助かります。

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