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J-GLOBAL ID：201902242510987395   整理番号：19A2424676

小領域および領域特有のマレーコーパスのための単語埋め込み【JST・京大機械翻訳】

Word Embedding for Small and Domain-specific Malay Corpus

著者 (4件)： Tiun Sabrina (ASLAN Lab, CAIT, Faculty of Technology and Information System, Universiti Kebangsaan Malaysia, Selangor, Malaysia) ,  Nor Nor Fariza Mohd (Faculty of Science Social and Humanities, Universiti Kebangsaan Malaysia, Selangor, Malaysia) ,  Jalaludin Azhar (Faculty of Science Social and Humanities, Universiti Kebangsaan Malaysia, Selangor, Malaysia) ,  Rahman Anis Nadiah Che Abdul (Faculty of Science Social and Humanities, Universiti Kebangsaan Malaysia, Selangor, Malaysia)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 603  ページ： 435-443  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文において,著者らは小さな,ドメイン特異的Malayコーパスのために単語埋め込み(WE)モデルを訓練するプロセスを提示した。本研究において,特定の年に対するマレーシア公園のHansardコーパスを,Word2vecモデル上で訓練した。しかし,ハイパーパラメータの特定の設定は,ハイパーパラメータの一つを変化させることがモデルの性能に影響するので,正確なWEモデルを得るために必要である。著者らは,パラメータ値の1つが各モデルと異なっている一連のハイパーパラメータに関する一連のWEモデルにコーパスを訓練した。モデル性能は,3つの意味論的単語関係を用いて本質的に評価した。単語類似性,非類似性および類似性。評価はモデル出力に基づいて行い,専門家(コーパス言語学者)によって分析した。専門家の評価結果により,適切なハイパーパラメータは,5または10のウィンドウサイズ,50~100のベクトルサイズ,およびSkip-gramアーキテクチャであることを示した。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  *コーパス ,  意味論 ,  マレーシア ,  計算機アーキテクチャ ,  *単語 ,  言語 ,  ベクトル
準シソーラス用語： ウィンドウサイズ ,  コーパス言語学 ,  非類似性 ,  ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コーパス言語 ,  マレーコーパス ,  WordD2VEC ,  語埋め込み

分類 (2件)： 情報加工一般  (AC05010A) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 特有 ,  コーパス ,  単語 ,  埋め込み