論文の概要: How Cute is Pikachu? Gathering and Ranking Pok\'emon Properties from Data with Pok\'emon Word Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09546v1
• Date: Sat, 21 Aug 2021 16:52:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-25 06:43:56.984131
• Title: How Cute is Pikachu? Gathering and Ranking Pok\'emon Properties from Data with Pok\'emon Word Embeddings
• Title（参考訳）: ピカチュウはどうですか。 Pok\emon ワード埋め込みデータによる Pok\emon プロパティの収集とランク付け
• Authors: Mika H\"am\"al\"ainen, Khalid Alnajjar and Niko Partanen
• Abstract要約: クロールされたPok'emonコーパス上に、いくつかの異なる単語埋め込みモデルをトレーニングする。 私たちは、ポクモンにどのような特徴があるかに基づいて、自動的に英語の形容詞をランク付けするためにそれらを使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9023847175654602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present different methods for obtaining descriptive properties automatically for the 151 original Pok\'emon. We train several different word embeddings models on a crawled Pok\'emon corpus, and use them to rank automatically English adjectives based on how characteristic they are to a given Pok\'emon. Based on our experiments, it is better to train a model with domain specific data than to use a pretrained model. Word2Vec produces less noise in the results than fastText model. Furthermore, we expand the list of properties for each Pok\'emon automatically. However, none of the methods is spot on and there is a considerable amount of noise in the different semantic models. Our models have been released on Zenodo.
• Abstract（参考訳）: 我々は,151個のオリジナル pok\'emon に対して,記述性を自動的に得るための異なる方法を提案する。 クロールしたPok\'emonコーパス上に複数の単語埋め込みモデルをトレーニングし、与えられたPok\'emonにどのような特徴があるかに基づいて、自動的に英語の形容詞をランク付けする。 我々の実験に基づいて、事前訓練されたモデルを使用するよりも、ドメイン固有のデータでモデルをトレーニングする方がよい。 Word2Vecは、結果においてfastTextモデルよりもノイズが少ない。 さらに、各Pok\'emonのプロパティのリストを自動的に拡張します。 しかし、いずれの手法も見つからず、異なるセマンティックモデルにはかなりのノイズがある。 私たちのモデルはZenodoでリリースされました。

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