論文の概要: A Token-wise CNN-based Method for Sentence Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11260v1
• Date: Wed, 23 Sep 2020 17:12:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 16:00:54.984014
• Title: A Token-wise CNN-based Method for Sentence Compression
• Title（参考訳）: トークンワイズCNNを用いた文圧縮手法
• Authors: Weiwei Hou, Hanna Suominen, Piotr Koniusz, Sabrina Caldwell and Tom Gedeon
• Abstract要約: 文圧縮は、原文の短縮とキー情報の保存を目的とした自然言語処理(NLP)タスクである。 現在の手法は主に処理速度の悪いリカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルに基づいている。 本稿では,CNN ベースモデルであるトークンワイド・コナールニューラルネットワークと,削除に基づく文圧縮のための事前学習された双方向表現(BERT)機能を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.9210679048841
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sentence compression is a Natural Language Processing (NLP) task aimed at shortening original sentences and preserving their key information. Its applications can benefit many fields e.g. one can build tools for language education. However, current methods are largely based on Recurrent Neural Network (RNN) models which suffer from poor processing speed. To address this issue, in this paper, we propose a token-wise Convolutional Neural Network, a CNN-based model along with pre-trained Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) features for deletion-based sentence compression. We also compare our model with RNN-based models and fine-tuned BERT. Although one of the RNN-based models outperforms marginally other models given the same input, our CNN-based model was ten times faster than the RNN-based approach.
• Abstract（参考訳）: 文圧縮は、原文の短縮とキー情報の保存を目的とした自然言語処理(NLP)タスクである。 その応用は、言語教育のためのツールを構築できるなど、多くの分野の恩恵を受けることができる。 しかし、現在の手法は処理速度の低下に苦しむリカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルに大きく依存している。 本稿では,CNNベースのモデルであるトークンワイド・畳み込みニューラルネットワークと,削除に基づく文圧縮のための変換器(BERT)の事前学習による双方向エンコーダ表現を提案する。 また、我々のモデルをRNNベースのモデルと微調整BERTと比較する。 RNNベースのモデルのうちの1つは、同じ入力を与えられた他のモデルよりも優れているが、我々のCNNベースのモデルはRNNベースのアプローチの10倍高速であった。

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