論文の概要: Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03705v3
- Date: Mon, 4 Jan 2021 07:41:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-16 05:16:07.428554
- Title: Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review
- Title(参考訳): ディープラーニングに基づくテキスト分類:包括的レビュー
- Authors: Shervin Minaee, Nal Kalchbrenner, Erik Cambria, Narjes Nikzad, Meysam
Chenaghlu, Jianfeng Gao
- Abstract要約: 本稿では,近年開発されたテキスト分類のための150以上のディープラーニングモデルについてレビューする。
また、テキスト分類に広く使われている40以上の一般的なデータセットの要約も提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 75.8403533775179
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning based models have surpassed classical machine learning based
approaches in various text classification tasks, including sentiment analysis,
news categorization, question answering, and natural language inference. In
this paper, we provide a comprehensive review of more than 150 deep learning
based models for text classification developed in recent years, and discuss
their technical contributions, similarities, and strengths. We also provide a
summary of more than 40 popular datasets widely used for text classification.
Finally, we provide a quantitative analysis of the performance of different
deep learning models on popular benchmarks, and discuss future research
directions.
- Abstract(参考訳): ディープラーニングベースのモデルは、感情分析、ニュース分類、質問応答、自然言語推論など、さまざまなテキスト分類タスクにおける古典的な機械学習ベースのアプローチを上回っている。
本稿では,近年開発された150以上の深層学習に基づくテキスト分類モデルの包括的レビューを行い,その技術的貢献,類似性,強みについて考察する。
テキスト分類に広く使われている40以上の人気データセットの要約も提供している。
最後に,一般的なベンチマークを用いた異なるディープラーニングモデルの性能の定量的解析を行い,今後の研究の方向性について考察する。
関連論文リスト
- Text Classification: A Perspective of Deep Learning Methods [0.0679877553227375]
本稿では,テキスト分類作業に必要な重要なステップを含む,深層学習に基づくテキスト分類アルゴリズムを提案する。
論文の最後には、異なる深層学習テキスト分類法を比較し、要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-24T21:49:51Z) - Multi-Dimensional Evaluation of Text Summarization with In-Context
Learning [79.02280189976562]
本稿では,テキスト内学習を用いた多次元評価器として,大規模言語モデルの有効性について検討する。
実験の結果,テキスト要約作業において,文脈内学習に基づく評価手法が学習評価フレームワークと競合していることが判明した。
次に、テキスト内サンプルの選択や数などの要因がパフォーマンスに与える影響を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T23:27:49Z) - Topics in the Haystack: Extracting and Evaluating Topics beyond
Coherence [0.0]
本稿では,文と文書のテーマを深く理解する手法を提案する。
これにより、一般的な単語やネオロジズムを含む潜在トピックを検出することができる。
本稿では, 侵入者の単語の人間識別と相関係数を示し, 単語侵入作業において, ほぼ人間レベルの結果を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-30T12:24:25Z) - Text classification dataset and analysis for Uzbek language [0.0]
まず、ウズベク語テキスト分類のための新しいデータセットを10の異なるニュースや報道サイトから収集した。
また、従来のbag-of-wordsモデルからディープラーニングアーキテクチャまで、さまざまなモデルの包括的評価を行う。
実験により、リカレントニューラルネットワーク(RNN)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくモデルがルールベースモデルより優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-28T11:21:24Z) - A Unified Understanding of Deep NLP Models for Text Classification [88.35418976241057]
我々は、テキスト分類のためのNLPモデルの統一的な理解を可能にする視覚解析ツールDeepNLPVisを開発した。
主要なアイデアは相互情報に基づく尺度であり、モデルの各レイヤがサンプル内の入力語の情報をどのように保持するかを定量的に説明する。
コーパスレベル、サンプルレベル、単語レベルビジュアライゼーションで構成されるマルチレベルビジュアライゼーションは、全体トレーニングセットから個々のサンプルまでの分析をサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-19T08:55:07Z) - Deep Learning Schema-based Event Extraction: Literature Review and
Current Trends [60.29289298349322]
ディープラーニングに基づくイベント抽出技術が研究ホットスポットとなっている。
本稿では,ディープラーニングモデルに焦点をあて,最先端のアプローチを見直し,そのギャップを埋める。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-05T16:32:45Z) - Sentiment analysis in tweets: an assessment study from classical to
modern text representation models [59.107260266206445]
Twitterで公開された短いテキストは、豊富な情報源として大きな注目を集めている。
非公式な言語スタイルや騒々しい言語スタイルといったそれらの固有の特徴は、多くの自然言語処理(NLP)タスクに挑戦し続けている。
本研究では,22データセットの豊富なコレクションを用いて,ツイートに表される感情を識別する既存言語モデルの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-29T21:05:28Z) - Neural Ranking Models for Document Retrieval [11.886543741028127]
ランキングに対するいくつかのアプローチは、手作りの機能セットを使った従来の機械学習アルゴリズムに基づいている。
ディープラーニングモデルは、ランキングタスクの生データから機能を抽出するためにエンドツーエンドでトレーニングされる。
さまざまなディープラーニングモデルが提案されており、各モデルはランキングに使用される特徴を抽出するためのニューラルネットワークコンポーネントのセットを提示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-23T19:30:37Z) - A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning [83.47804123133719]
過去10年は、ディープラーニングが前例のない成功を収めたために、この分野の研究が急増している。
本稿では,1961年から2021年までの最先端のアプローチを見直し,そのギャップを埋める。
特徴抽出と分類に使用されるテキストとモデルに基づいて,テキスト分類のための分類を作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-02T00:09:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。