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J-GLOBAL ID：202002268744574501   整理番号：20A0712448

深層学習とトピック情報に基づくテキスト表現法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on text representation method based on deep learning and topic information

著者 (4件)： Jiang Zilong (School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Jiang Zilong (School of Computer and Information, Qiannan Normal University for Nationalities, Duyun, China) ,  Gao Shu (School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Chen Liangchen (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： Computing  (Computing)
巻： 102  号： 3  ページ： 623-642  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0828A  ISSN： 0010-485X  CODEN： CMPTA2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 深い学習は自然言語処理のための新しいモデリング法を提供する。近年,言語モデル,テキスト分類,機械翻訳,感情解析,質問と回答システム,単語分散表現などに適用され,一連の理論的研究結果が得られている。テキスト表現タスクのために,本論文はグローバルと局所的コンテキスト情報を融合する戦略を研究して,深いニューラルネットワーク,トピック情報と単語順序情報を統合するトピックベースのCBOWと呼ばれる単語表現モデルを提案した。次に,トピックに基づくCBOWによって得られた単語分散表現に基づいて,TF-IWF加重プールを用いた短いテキスト表現法を提案した。最後に,トピックベースCBOWモデルと短いテキスト表現の性能をベースラインモデルと比較して,提案方法がトピックベクトルと保持単語順序情報を導入することによって単語分散表現の品質をある程度向上させて,テキスト表現もテキスト分類タスクにおいて良く機能することを見出した。Copyright Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  自然言語処理 ,  言語モデル ,  品質 ,  ベクトル ,  *単語 ,  基準線 ,  機械翻訳
準シソーラス用語： 分散表現 ,  テキスト分類 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自然言語処理 ,  単語分散表現 ,  深層学習 ,  トピック情報 ,  テキスト表現

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)： 深層学習 ,  トピック ,  表現 ,  研究