Fugu-MT 論文翻訳(概要): Structured Prediction in NLP -- A survey

論文の概要: Structured Prediction in NLP -- A survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02057v1
Date: Tue, 31 Aug 2021 07:01:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-16 15:50:56.827161
Title: Structured Prediction in NLP -- A survey
Title（参考訳）: NLPにおける構造予測--サーベイ
Authors: Chauhan Dev, Naman Biyani, Nirmal P. Suthar, Prashant Kumar, Priyanshu Agarwal
Abstract要約: 本調査は、構造化予測における主要な技術とそのNLP領域への応用について概説する。また、構造予測におけるエネルギーベースおよび注意ベースの手法についても深く研究した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9031424913611903
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Over the last several years, the field of Structured prediction in NLP has had seen huge advancements with sophisticated probabilistic graphical models, energy-based networks, and its combination with deep learning-based approaches. This survey provides a brief of major techniques in structured prediction and its applications in the NLP domains like parsing, sequence labeling, text generation, and sequence to sequence tasks. We also deep-dived into energy-based and attention-based techniques in structured prediction, identified some relevant open issues and gaps in the current state-of-the-art research, and have come up with some detailed ideas for future research in these fields.
Abstract（参考訳）: ここ数年、NLPにおける構造化予測の分野は、高度な確率的グラフィカルモデル、エネルギーベースのネットワーク、そしてディープラーニングベースのアプローチの組み合わせによって大きな進歩を遂げてきた。この調査は、構造化予測とそのnlpドメイン(パース、シーケンスラベリング、テキスト生成、シーケンスとシーケンスタスク)における応用における主要な技術の概要を提供する。我々はまた、構造化予測におけるエネルギーベースおよび注意ベースの手法を深く研究し、現在の最先端研究におけるいくつかの関連するオープン問題とギャップを特定し、これらの分野での今後の研究に関する詳細なアイデアを思いついた。

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