意味論的残差埋込みによる語彙検索の補完【JST・京大機械翻訳】

Gao Luyu; Dai Zhuyun; Chen Tongfei; Fan Zhen; Van Durme Benjamin; Callan Jamie

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218249271080 整理番号：21P0030434

意味論的残差埋込みによる語彙検索の補完【JST・京大機械翻訳】

Complementing Lexical Retrieval with Semantic Residual Embedding

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発行年： 2020年04月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年03月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,ニューラル埋込みマッチングモデルからのセマンティックマッチング信号を持つBM25のような古典的語彙厳密マッチモデルを補完する検索モデルであるCLEARを提示した。CLEARは,言語構造を符号化するためにニューラル埋込みを明示的に訓練し,語彙検索は,新しい残差ベース埋込み学習法で捉えることに失敗する。経験的評価は,最先端の検索モデルに対するCLEARの利点を実証し,パイプラインのエンドツーエンド精度と効率を大幅に改善できる。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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