Ryugaku Jinja · Professor Archive
Public Professor Archive
Endo Satoshi遠藤 聡志
University of the Ryukyus · Graduate School of Science and Engineering · 教授
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留学
神社University of the Ryukyus · Graduate School of Science and Engineering · 教授
Research keywords複雑系工学・人工知能
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- Proposal of a Data Augmentation Method Using ChatGPT for Japanese Imbalanced Data2024 · As the exploitation of large-scale data advances, numerous classification issues are being effectively addressed. However, significant challenges persist when dealing with imbalanced data. In cases of data imbalance, ideally, new data would be annotated for the underrepresented categories. Nonetheless, in practical terms, data augmentation strategies are often employed to generate analogous data for these minor categories. While there are numerous issues associated with data augmentation techniques within the realm of natural language processing, no definitive methods have been established until the efficacy of ChatGPT for English data augmentation was demonstrated. However, it is known that its performance decreases for languages other than English, and there has been limited validation in Japanese. Consequently, in this research, we sought to annotate and augment the Livedoor News Corpus using ChatGPT, and through a comparative analysis of accuracy changes, we validated the effectiveness of ChatGPT for Japanese imbalanced data.
- Classification of Rainfall Intensity and Cloud Type from Dash Cam Images Using Feature Removal by Masking2024 · Kodai Suemitsu,Satoshi Endo, Shunsuke Sato
- Multi-task Learning とMulti-stream の統合モデルを用いた単眼深度推定2021 · 髙嶺 潮, 遠藤 聡志
- MolGANの拡張による文章グラフを用いた文章生成手法の提案2020 · 深層学習によって様々な分類問題が解決されているが,分類カテゴリ毎のデータ量が不均衡な問題を扱う場合,多くの課題がある.不均衡データへの対策として,少量カテゴリのデータ量を増加させ均衡化する手法がある.これをかさ増しと呼び画像処理分野ではノイズの付与や回転による方法が一般的である.最近ではGenerative Adversarial Network: GANによる画像生成手法を用いる場合がある.一方で,自然言語処理の分野では有効なかさ増し手法はいまだ確立されておらず,人手によるかさ増しが行われている.人手によるかさ増しではルールの設計など負担が大きく,機械的なかさ増し手法が必要となる.しかし,文章生成における機械的なかさ増しは画像生成に比べ不安定である.これは文章の特徴獲得の難しさが原因だと考えられる.そこで本論文ではグラフ情報に注目した機械学習による文章生成手法を提案する.CaboChaによって生成されたグラフ情報をGraph Convolutionにより畳み込み処理する.提案するGANにより生成されたかさ増し文章を3つの計算実験により評価し有効性を示した.
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