深層学習を用いた階層的テキストセグメンテーションモデル

近年では,大規模コーパスと深層学習を用いた高性能なテキストセグメンテーションモデルが提案されている.既存モデルは1つの階層でのみセグメンテーションを行うが,文章は章立てや段落といった階層構造を持つ.この構造情報を活用することで,推定時に考慮できる情報が増え,モデルのドメイン汎化性能が向上すると期待される.そこで,構造情報を持った大規模コーパスを構築し,深層学習を用いた階層的テキストセグメンテーションモデルを提案する.学習コーパスとドメインの異なるコーパスで評価した結果,提案モデルは既存モデルの性能を上回り,構造情報の有効性を確認した.