論文の概要: Sent2Matrix: Folding Character Sequences in Serpentine Manifolds for Two-Dimensional Sentence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08387v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 13:52:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 14:29:32.296549
• Title: Sent2Matrix: Folding Character Sequences in Serpentine Manifolds for Two-Dimensional Sentence
• Title（参考訳）: Sent2Matrix:2次元文のためのSerpentine ManifoldsにおけるFolding Character Sequences
• Authors: Hongyang Gao, Yi Liu, Xuan Zhang, Shuiwang Ji
• Abstract要約: テキストを2次元表現に変換し、Sent2Matrix法を開発する。 この手法は単語形態と境界の両方を明示的に組み込むことができる。 特に,本手法は,テキストを2次元フォーマットで表現する最初の試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.6266741821988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study text representation methods using deep models. Current methods, such as word-level embedding and character-level embedding schemes, treat texts as either a sequence of atomic words or a sequence of characters. These methods either ignore word morphologies or word boundaries. To overcome these limitations, we propose to convert texts into 2-D representations and develop the Sent2Matrix method. Our method allows for the explicit incorporation of both word morphologies and boundaries. When coupled with a novel serpentine padding method, our Sent2Matrix method leads to an interesting visualization in which 1-D character sequences are folded into 2-D serpentine manifolds. Notably, our method is the first attempt to represent texts in 2-D formats. Experimental results on text classification tasks shown that our method consistently outperforms prior embedding methods.
• Abstract（参考訳）: 深層モデルを用いたテキスト表現手法の研究を行う。 現在のメソッド、例えば単語レベルの埋め込みや文字レベルの埋め込みスキームは、テキストをアトミックワードのシーケンスまたは文字のシーケンスとして扱う。 これらの手法は単語形態や単語境界を無視する。 これらの制限を克服するために、テキストを2次元表現に変換し、Sent2Matrix法を開発する。 この手法は単語形態と境界の両方を明示的に組み込むことができる。 新しいサーペンタインパディング法と組み合わせると、Sent2Matrix法は、1-D文字配列を2-Dサーペンタイン多様体に折り畳む興味深い視覚化につながります。 特に,本手法は,テキストを2次元フォーマットで表現する最初の試みである。 テキスト分類タスクにおける実験結果から,本手法は従来手法よりも優れていた。

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