イベントの共起を学習
https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/docs/20210226_AIST_talk_SED_final.pdf
2021年の資料
おそらくもっと最新の情報がある
イベント共起をグラフ化
グラフを正則化項として目的関数に取り入れる
Geminiに聞いてみた
GNN
ラベルごとの共起性をグラフとして学習
アテンション機構/Transformer
損失関数/目的関数の工夫
正則化項など
ペナルティを与えるなどする
条件付き確率のモデリング
そんなのする人いるんだ
素直に行くならTransformerベースかな
個人的にはGNNが気になる
面白そう
グラフを扱えるのは有用そう