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J-GLOBAL ID：201702245184565880   整理番号：17A0446540

CLIRのための連続空間モデル【Powered by NICT】

Continuous space models for CLIR

著者 (3件)： Gupta Parth (PRHLT Research Center, Universitat Politecnica de Valencia, camino de vera s/n, 46022, Valencia, Spain) ,  Banchs Rafael E. (Institute for Infocomm Research, 1 Fusionopolis Way, 138632, Connexis South, Singapore) ,  Rosso Paolo (PRHLT Research Center, Universitat Politecnica de Valencia, camino de vera s/n, 46022, Valencia, Spain)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 53  号： 2  ページ： 359-370  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 言語横断情報検索(CLIR)を支援する学習言語横断連続空間モデルのための新しい技術を提示し,評価した。外部データ組成ニューラルネットワーク(XCNN)と呼ばれる,著者らのモデルは,分散学習枠組みを提供する深部ニューラルネットワークの上に実装されることを組成関数に基づいている。ほとんどの既存モデル,訓練のための利用できる並列データのみに依存するとは異なり,提案学習フレームワークは言語の学習連続空間表現のための単一言語データとそれに関連した関連メタデータを利用する自然な方法を提供する。得られたモデルのクロスランゲージ拡張を用いて,小さなセット並列データを用いて訓練することができた。この性質は乏しい言語のための非常に有用な,英語-ヒンドゥー語の言語対についての実験を行った。実施した比較評価について,提案したモデルは二つの異なるタスク並列文検索とアドホック検索に統計的に有意なマージンで最新の連続空間モデルより性能が優れていることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 英語 ,  情報検索 ,  深部 ,  学習 ,  ニューラルネットワーク ,  メタデータ ,  *言語
準シソーラス用語： 比較評価 ,  空間表現 ,  分散学習 ,  *空間モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 言語間情報検索 ,  Latens空間モデル

分類 (2件)： 検索技術  (AC06020S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (1件)： 空間モデル