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J-GLOBAL ID：201702255016486370   整理番号：17A0827043

単語埋込みのためのタスク独立微調整【Powered by NICT】

Task Independent Fine Tuning for Word Embeddings

著者 (2件)： Yang Xuefeng (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Mao Kezhi (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 25  号： 4  ページ： 885-894  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 単語埋込み技法としても知られている,単語の表現学習は類似の語義的意味を持つ語は類似した文脈を持つことを分布仮説に基づいている。文脈窓の選択は自然に学んだ単語ベクトルに影響を及ぼす。しかし,単語ベクトルを定義文脈窓に非常に敏感であることが多いことが判明し,残念なことにすべての単語のための統一された最適な文脈窓ではない。この問題の一つの影響は,予め定義された文脈窓下で,いくつかの単語の意味論的意味を学習ベクトルによって良好に再現されるないことである。問題を軽減し,単語埋め込みを改善するために,本論文では,タスク独立微調整フレームワークを提案した。タスク非依存な微調整の主なアイデアは,微細ターゲット単語埋め込みを調整する複数の単語埋込みおよび語彙意味論的資源を統合することである。提案フレームワークの有効性は,意味的類似性予測,類推,文章完成タスクにより試験した。実験は六単語埋め込みの結果と八データセットは,提案した微調整フレームワークは,単語埋め込みを著しく改善することを示した。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： 予測 ,  *単語 ,  ベクトル ,  意味論 ,  学習
準シソーラス用語： 意味類似性 ,  語彙意味論 ,  語義 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 単語 ,  埋込み ,  タスク ,  微調整