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J-GLOBAL ID：201902212645788600   整理番号：19A2210975

意味的テキスト類似性のための多重語埋め込みとマルチレベル比較による文モデリング【JST・京大機械翻訳】

Sentence modeling via multiple word embeddings and multi-level comparison for semantic textual similarity

著者 (4件)： Tien Nguyen Huy (Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST) Japan) ,  Le Nguyen Minh (Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST) Japan) ,  Tomohiro Yamasaki (Toshiba Research & Development Center, Japan) ,  Tatsuya Izuha (Toshiba Research & Development Center, Japan)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 56  号： 6  ページ： Null  発行年： 2019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： 最近,単語を表現するために事前に訓練された単語埋め込みを用いることは,多くの自然言語処理タスクにおいて成功を達成する。目的関数に従って,異なる単語埋込みモデルは言語特性の異なる側面を捉える。しかし,2つの文章間の類似性/関係を評価する意味論的テキスト類似性タスクは,これらの言語学的側面を考慮する必要がある。そこで本研究では,複数組の単語埋め込みから一つの埋め込みへの様々な特性を符号化し,この新しい埋め込みにより文章間の類似性/関係を学習することを目的とした。多重単語埋め込みにより各単語を表現し,提案したMaxLSTM-CNN符号器は新しい文埋込みを生成する。次に,マルチレベル比較により,著者らの文埋め込み間の類似性/関係を学習した。著者らの方法M-MaxLSTM-CNNは,一貫していくつかのタスク(すなわち,テキスト類似性を測定し,パラフレーズを同定し,テキストを認識する)において強い性能を示す。著者らのモデルは,手による特徴(例えば,アラインメント特徴,Ngram重なり,依存性特徴)を使用せず,同じ次元を持つために事前に訓練された単語埋め込みを必要としない。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *類似性 ,  アラインメント ,  意味論 ,  単語 ,  *モデリング ,  自然言語処理 ,  言語学 ,  符号器 ,  *多重化 ,  目的関数 ,  言語
準シソーラス用語： Nグラム ,  言い換え ,  *マルチレベル ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多重語埋込み ,  文埋め込み ,  意味論 ,  類似性 ,  マルチレベル比較

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 意味 ,  類似性 ,  多重 ,  埋め込み ,  マルチレベル ,  文 ,  モデリング