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J-GLOBAL ID：202002232406687138   整理番号：20A1997278

テキスト表現学習における識別属性の捕捉【JST・京大機械翻訳】

Capturing Discriminative Attributes on Text Representation Learning

著者 (2件)： Ali Basit (Department of Computer Science, National University of Computer and Emerging, Sciences, Karachi, Pakistan) ,  Rafi Muhammad (Department of Computer Science, National University of Computer and Emerging, Sciences, Karachi, Pakistan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ACAI 2018  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 自然言語テキストのための意味表現は,情報検索,自然言語処理,および機械学習の多くの現実感における研究の活発な領域である。類似性に基づくセマンティックモデルは,表現における意味ギャップを橋渡しするために一般的である。これらのモデルは,類似性の一方向感覚を捉えるが,意味的文脈におけるテキストのより良い理解のために,識別基準も重要である。いくつかの非常に類似したオブジェクトは,これらの差異の自動抽出を同じ動機を用いて,より良い理解のために人間を可能にするいくつかの特異な差異を持ち,意味的モデルにとって意味的定義を意味的に定義することを可能にした。本研究では,意味モデルを対比し,増強するために,一対の項に対する識別属性(s)の自動抽出法を提案した。識別力を持つセマンティックモデルは,多くのアプリケーションにおいて非常に有用である。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報検索 ,  意味論 ,  *学習 ,  教師なし学習 ,  自然言語処理 ,  自然言語 ,  *捕獲 ,  応用プログラム ,  方向感覚 ,  類似性 ,  機械学習
準シソーラス用語： 自動抽出 ,  意味モデル ,  意味表現 ,  *表現学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 属性学習 ,  識別属性 ,  教師なし学習 ,  意味論的差異

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 表現学習 ,  識別 ,  属性 ,  捕捉