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J-GLOBAL ID：202202260542902354   整理番号：22A1088094

深層学習を用いたタミルテキストのための名前付きエンティティ認識【JST・京大機械翻訳】

Named Entity Recognition for Tamil text Using Deep Learning

著者 (6件)： Anbukkarasi S. (Kongu Engineering College, Perundurai,Department of Computer Science & Engineering,Erode,Tamil Nadu,India,638 001) ,  Varadhaganapathy S. (Kongu Engineering College, Perundurai,Department of Computer Science & Engineering,Erode,Tamil Nadu,India,638 001) ,  Jeevapriya S. (Kongu Engineering College, Perundurai,Department of Computer Science & Engineering,Erode,Tamil Nadu,India,638 001) ,  Kaaviyaa A. (Kongu Engineering College, Perundurai,Department of Computer Science & Engineering,Erode,Tamil Nadu,India,638 001) ,  Lawvanyapriya T. (Kongu Engineering College, Perundurai,Department of Computer Science & Engineering,Erode,Tamil Nadu,India,638 001) ,  Monisha S. (Kongu Engineering College, Perundurai,Department of Computer Science & Engineering,Erode,Tamil Nadu,India,638 001)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCCI  ページ： 1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  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： 自然言語処理(NLP)アプリケーションのための共通基礎は,Named-Entity認識(NER)である。事前定義ラベルへの組織化データは挑戦的なタスクであり,Tamil言語のユニークな特性と複雑性のため,それはさらに難しくなる。マルチリンガルユニバーサルセンテンスエンコーダを用いて,転送学習と深層ニューラルネットワークを用いてGRUモデルを構築した。毎日伝送された膨大な量の非構造化データは,効果的な情報検索と抽出法の開発を必要とする。事前定義済みカテゴリーにデータを分類する行動は,名前のエンティティ認識として知られており,強靭なタスクである。本研究は,以前の研究を凌駕する標準アラビア語義性認識のための新しい深学習技術を提供する。新しいモデルを作成する主な目的は,自然言語処理アプリケーションのためのより細かい結果を提供することである。深層ニューラルネットワークを用いて,RNN,LSTM,GRU,Bi-LSTM,およびGRUを比較した。(Abstract)。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. 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 ,  *学習 ,  言語 ,  自然言語処理 ,  符号器 ,  応用プログラム
準シソーラス用語： 語義 ,  複雑性 ,  *エンティティ ,  非構造化データ ,  *深層学習 ,  ディープニューラルネットワーク ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  名前 ,  エンティティ