Fugu-MT 論文翻訳(概要): Architectures of Meaning, A Systematic Corpus Analysis of NLP Systems

論文の概要: Architectures of Meaning, A Systematic Corpus Analysis of NLP Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08124v1
Date: Fri, 16 Jul 2021 21:10:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-21 10:04:44.902400
Title: Architectures of Meaning, A Systematic Corpus Analysis of NLP Systems
Title（参考訳）: nlpシステムの体系的コーパス分析における意味のアーキテクチャ
Authors: Oskar Wysocki, Malina Florea, Donal Landers and Andre Freitas
Abstract要約: このフレームワークはSemevalタスクの完全なコーパスで検証されている。これは、大部分が動的で指数関数的に成長する場を解釈する体系的なメカニズムを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper proposes a novel statistical corpus analysis framework targeted towards the interpretation of Natural Language Processing (NLP) architectural patterns at scale. The proposed approach combines saturation-based lexicon construction, statistical corpus analysis methods and graph collocations to induce a synthesis representation of NLP architectural patterns from corpora. The framework is validated in the full corpus of Semeval tasks and demonstrated coherent architectural patterns which can be used to answer architectural questions on a data-driven fashion, providing a systematic mechanism to interpret a largely dynamic and exponentially growing field.
Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語処理(NLP)アーキテクチャを大規模に解釈することを目的とした,新しい統計コーパス解析フレームワークを提案する。提案手法は,Saturation-based lexicon construction,statistical corpus analysis method, graph collocations を組み合わせて,NLPアーキテクチャパターンのコーパスからの合成表現を誘導する。このフレームワークはSemevalタスクの完全なコーパスで検証され、データ駆動方式でアーキテクチャ上の問題に答えるために使用できる一貫性のあるアーキテクチャパターンを示し、大きく動的で指数関数的に成長する分野を解釈するための体系的なメカニズムを提供する。

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