論文の概要: Semantic Similarity Computing Model Based on Multi Model Fine-Grained Nonlinear Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02476v1
• Date: Sat, 5 Feb 2022 03:12:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 15:44:17.836691
• Title: Semantic Similarity Computing Model Based on Multi Model Fine-Grained Nonlinear Fusion
• Title（参考訳）: マルチモデル細粒度非線形融合に基づく意味的類似性計算モデル
• Authors: Peiying Zhang, Xingzhe Huang, Yaqi Wang, Chunxiao Jiang, Shuqing He, Haifeng Wang
• Abstract要約: 本稿では, テキストの意味をグローバルな視点から把握するために, マルチモデル非線形融合に基づく新しいモデルを提案する。 このモデルは、音声の一部に基づくジャカード係数、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)およびWord2vec-CNNアルゴリズムを用いて、文の類似度を測定する。 実験の結果,複数モデルの非線形融合に基づく文類似度計算手法のマッチングは84%,モデルのF1値は75%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.71123144365683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural language processing (NLP) task has achieved excellent performance in many fields, including semantic understanding, automatic summarization, image recognition and so on. However, most of the neural network models for NLP extract the text in a fine-grained way, which is not conducive to grasp the meaning of the text from a global perspective. To alleviate the problem, the combination of the traditional statistical method and deep learning model as well as a novel model based on multi model nonlinear fusion are proposed in this paper. The model uses the Jaccard coefficient based on part of speech, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) and word2vec-CNN algorithm to measure the similarity of sentences respectively. According to the calculation accuracy of each model, the normalized weight coefficient is obtained and the calculation results are compared. The weighted vector is input into the fully connected neural network to give the final classification results. As a result, the statistical sentence similarity evaluation algorithm reduces the granularity of feature extraction, so it can grasp the sentence features globally. Experimental results show that the matching of sentence similarity calculation method based on multi model nonlinear fusion is 84%, and the F1 value of the model is 75%.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)タスクは,意味理解や自動要約,画像認識など,多くの分野で優れたパフォーマンスを実現している。 しかし、nlpのニューラルネットワークモデルのほとんどは、テキストをきめ細かな方法で抽出するが、これは、テキストの意味をグローバルな視点から把握するものではない。 この問題を軽減するため,従来の統計手法とディープラーニングモデルの組み合わせと,マルチモデル非線形融合に基づく新しいモデルを提案する。 このモデルは、音声の一部に基づくジャカード係数、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)およびWord2vec-CNNアルゴリズムを用いて、文の類似度をそれぞれ測定する。 各モデルの計算精度に応じて、正規化重量係数を求め、計算結果を比較する。 重み付きベクトルは、最終分類結果を与えるために、完全に接続されたニューラルネットワークに入力される。 その結果、統計的文類似度評価アルゴリズムは特徴抽出の粒度を低減し、文の特徴をグローバルに把握することができる。 実験の結果,複数モデルの非線形融合に基づく文類似度計算手法のマッチングは84%,モデルのF1値は75%であった。

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