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J-GLOBAL ID：202002234265453852   整理番号：20A1196073

文書構造に基づく文脈を用いた教師なし文埋め込み【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Sentence Embedding Using Document Structure-Based Context

著者 (2件)： Lee Taesung (IBM T.J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, USA) ,  Park Youngja (IBM T.J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11907  ページ： 633-647  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  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： 汎用文埋め込みを学習するための新しい教師なし手法を提案した。文章やすぐに隣接する文章の中の単語のような局所文脈に依存する既存の方法とは異なり,本方法は各目標文に対して,文書構造に基づく全体文書からの影響を受けやすい文章を選択する。メタデータとテキストスタイルを用いて文章の依存性構造を同定した。さらに,既存の文埋め込み訓練法によってほとんど捨てられた多くのドメイン固有項をモデル化するために,ニューラルネットワーク出力のための語彙外単語処理技術を提案した。このモデルは,多くの場合,逐次依存性よりも提案した依存性に依存することを経験的に示した。また,いくつかのNLPタスクに関するこのモデルを検証し,技術領域における共参照分解能における23%のF1スコア改善を示し,ベースラインと比較してパラフレーズ検出における5%の精度増加を示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分解能 ,  ニューラルネットワーク ,  語彙 ,  基準線 ,  *単語 ,  メタデータ
準シソーラス用語： 言い換え ,  *文書構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 文埋め込み ,  文書構造 ,  語彙外から

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 (5件)： 文書 ,  文脈 ,  教師 ,  文 ,  埋め込み