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J-GLOBAL ID：202202290953975387   整理番号：22A1104831

テキスト理解のための強化文Metaエンベディング【JST・京大機械翻訳】

Enhanced Sentence Meta-Embeddings for Textual Understanding

著者 (2件)： Dutta Sourav (Huawei Research Centre, Dublin, Ireland) ,  Assem Haytham (Huawei Research Centre, Dublin, Ireland)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13186  ページ： 111-119  発行年： 2022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： 文章埋込みは文章と短いテキストのためのベクトル表現を提供し,異なるアプリケーションのための文脈と意味の捕捉を可能にする。しかしながら,文章埋込み技術の多様性は,下流タスクに最も適したモデルを選択することで,課題を提起する。このように,メタ埋込みは,複数のソースから埋込みを組み合わせるための異なる技術を研究する。本論文では,複数の成分分析戦略により,異なる埋込み技法によって捉えられた様々な意味情報を集約するための,原理化されたメタ埋込みフレームワークであるCINCEを提案した。SentEvalベンチマークに関する実験は,既存の手法と比較して,意味理解とテキスト分類に対して改善された性能を示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 表現 ,  ベクトル ,  分類 ,  応用プログラム ,  モデル ,  *文章 ,  理解 ,  ベンチマーク ,  埋込み【挿入】 ,  独立成分分析
準シソーラス用語： テキスト分類 ,  意味情報 ,  成分分析 ,  意味理解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 文メタエンベディング ,  独立成分分析 ,  正準相関解析 ,  意味理解

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 (3件)： 理解 ,  強化 ,  文