論文の概要: Effect of Text Color on Word Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08526v1
• Date: Sat, 18 Apr 2020 05:14:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 05:01:39.317158
• Title: Effect of Text Color on Word Embeddings
• Title（参考訳）: テキスト色が単語埋め込みに与える影響
• Authors: Masaya Ikoma, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida
• Abstract要約: 自然の場面や文書では、テキストとその色の間に相関関係を見出すことができる。 単語の埋め込みにテキストカラーを用いるというアイデアを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.567067583556717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In natural scenes and documents, we can find the correlation between a text and its color. For instance, the word, "hot", is often printed in red, while "cold" is often in blue. This correlation can be thought of as a feature that represents the semantic difference between the words. Based on this observation, we propose the idea of using text color for word embeddings. While text-only word embeddings (e.g. word2vec) have been extremely successful, they often represent antonyms as similar since they are often interchangeable in sentences. In this paper, we try two tasks to verify the usefulness of text color in understanding the meanings of words, especially in identifying synonyms and antonyms. First, we quantify the color distribution of words from the book cover images and analyze the correlation between the color and meaning of the word. Second, we try to retrain word embeddings with the color distribution of words as a constraint. By observing the changes in the word embeddings of synonyms and antonyms before and after re-training, we aim to understand the kind of words that have positive or negative effects in their word embeddings when incorporating text color information.
• Abstract（参考訳）: 自然の場面や文書では、テキストとその色の間に相関関係を見出すことができる。 例えば「ホット」という言葉は赤で印刷されることが多いが、「コールド」は青で印刷されることが多い。 この相関は、単語間の意味的な違いを表す特徴と考えることができる。 そこで本研究では,単語の埋め込みにテキストカラーを用いることを提案する。 テキストのみの単語埋め込み(例: word2vec)は非常に成功したが、しばしば文で交換可能であるため、同義語を表す。 本稿では,単語の意味を理解する上で,テキストカラーの有用性を検証するために,特に同義語やアンソニムの識別において2つのタスクを試行する。 まず,書籍の表紙画像から単語の色分布を定量化し,単語の色と意味の相関関係を解析する。 第2に,単語の色分布を制約として,単語埋め込みを再学習する。 再学習前後における同義語・異義語の単語埋め込みの変化を観察することで、テキストカラー情報を取り込む際に、単語埋め込みに肯定的または否定的な影響を及ぼす単語の種類を理解することを目的とする。

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