文献

J-GLOBAL ID：202202261720092767   整理番号：22A0977893

多特徴融合による言語横断文類似性計算法【JST・京大機械翻訳】

A Cross-Lingual Sentence Similarity Calculation Method With Multifeature Fusion

著者 (6件)： Wang Lingxin (College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Ueruemqi, China) ,  Liu Shengquan (College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Ueruemqi, China) ,  Qiao Longye (College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Ueruemqi, China) ,  Sun Weiwei (College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Ueruemqi, China) ,  Sun Qi (College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Ueruemqi, China) ,  Cheng Huaqing (College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Ueruemqi, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 30666-30675  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 交差言語文章類似性計算は,自然言語処理(NLP)における研究の焦点である。現在,いくつかの研究者は,文章の意味を理解するのを助けるために,細粒語と文字の特徴を導入してきたが,文章レベルでは粗粒の事前知識を考慮していない。2つの交差言語文対が同じ意味を持つとしても,ベースラインアプローチによって抽出された文章表現は,言語特異的バイアスを持つかもしれない。上述の問題を考慮して,本論文では,中国語のGleasonUyghur交差言語類似性データセットを構築し,複数の特徴の融合により,交差言語文章類似性を計算する方法を提案した。方法は,交差言語予訓練モデルXLM-RoBERTaに基づき,2つの粗粒事前知識特徴,すなわち文章感情と長さ特徴を導入することによって,類似性計算におけるモデルを援助する。同時に,ベクトルにおける可能な言語特異的バイアスを除去するため,異なる言語の文章ベクトルを白化して,それらが標準直交基底の下ですべて表現されることを確実にした。異なるベクトルの組合せがモデルの最終性能に異なる影響を及ぼすことを考慮して,基本的特徴スプライシング法に基づく比較実験のための異なるベクトル特徴を導入した。結果は,2つのベクトルの間の差異の絶対値特性が,2つの文章の類似性をよく反映できることを示した。著者らの方法の最終F1値は98.97%に達し,それはベースラインのものより19.81%高かった。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： ベクトル ,  *言語 ,  基底 ,  自然言語処理 ,  中国語 ,  モデル ,  交差 ,  バイアス ,  類似性 ,  基準線 ,  比較試験 ,  直交性 ,  絶対値 ,  白化
準シソーラス用語： 事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 特徴融合 ,  言語 ,  文 ,  類似性 ,  計算法