Fugu-MT 論文翻訳(概要): Document Similarity from Vector Space Densities

論文の概要: Document Similarity from Vector Space Densities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00672v1
Date: Tue, 1 Sep 2020 19:28:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-23 01:36:17.927925
Title: Document Similarity from Vector Space Densities
Title（参考訳）: ベクトル空間密度からの文書類似性
Authors: Ilia Rushkin
Abstract要約: テキスト間の類似性を推定する手法を提案する。この方法は、高次元ユークリッド空間に埋め込まれた単語と、カーネル回帰に基づいている。この手法の精度は最先端の手法とほぼ同じであるが,高速化は極めて重要である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a computationally light method for estimating similarities between text documents, which we call the density similarity (DS) method. The method is based on a word embedding in a high-dimensional Euclidean space and on kernel regression, and takes into account semantic relations among words. We find that the accuracy of this method is virtually the same as that of a state-of-the-art method, while the gain in speed is very substantial. Additionally, we introduce generalized versions of the top-k accuracy metric and of the Jaccard metric of agreement between similarity models.
Abstract（参考訳）: 本研究では,密度類似度(ds)法と呼ばれるテキスト文書間の類似度を計算的に推定する手法を提案する。この方法は、高次元ユークリッド空間に埋め込まれた単語と、カーネル回帰に基づいており、単語間の意味関係を考慮に入れる。この手法の精度は最先端の手法とほぼ同じであるが,高速化は極めて重要である。さらに,top-k精度メトリクスの一般化版と,類似度モデル間の合意のjaccardメトリックを導入する。

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