・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