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J-GLOBAL ID：201702232587296976   整理番号：17A0329374

ベンガル語単語埋込みとその応用文書分類問題を解く【Powered by NICT】

Bengali word embeddings and it’s application in solving document classification problem

著者 (2件)： Ahmad Adnan (Search Engine Pipilika, Department of Computer Science and Engineering, Shahjalal University of Science and Technology, Sylhet, Bangladesh) ,  Amin Mohammad Ruhul (Computer Science Department, Stony Brook University, NY 11790, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCIT  ページ： 425-430  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ベンガル語単語埋込みとニュース文書の分類におけるその応用を提示した。単語埋込みを大規模コーパスにおける単語の言語的文脈を利用することにより生成できることを多次元ベクトルである。埋め込みを生成するために,著者らは,主要日刊新聞からの過去五年間のベンガル語ニュース文書を収集した。単語埋込みニューラルネットワークに基づく言語処理モデルWord2vecを用いて発生させた。K平均アルゴリズムを用いてそれらをクラスタリングするベンガル語単語のベクトル表現を用いた。はこれらのクラスターは,ベンガル語ニュース文書分類の問題を解くことにより様々な自然言語処理タスクを遂行するために直接使用できることを示した。分類タスクのためのサポートベクトルマシン(SVM)を使用し,約91%のF1スコアを達成した。著者らの方法の精度は,我々の単語埋込みは,それぞれの文脈からの単語の意味を正しく把握できることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： クラスタ ,  言語 ,  ニューラルネットワーク ,  自然言語処理 ,  高次元 ,  ニュース ,  サポートベクトルマシン ,  ベクトル ,  *単語 ,  アルゴリズム ,  新聞
準シソーラス用語： スコア ,  言語処理 ,  大規模コーパス ,  *文書分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ベンガル語 ,  単語 ,  埋込み ,  応用 ,  文書 ,  分類