論文の概要: Information Propagation by Composited Labels in Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11509v1
• Date: Mon, 23 May 2022 23:19:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 14:13:09.004095
• Title: Information Propagation by Composited Labels in Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理における複合ラベルによる情報伝達
• Authors: Takeshi Inagaki
• Abstract要約: 本稿では、テキスト上の領域におけるエンティティの言及と、その参照を含むテキスト上のより広い領域におけるエンティティのコンテキストの間のマップとしてラベルを定義する。 また、エントロピーを用いた地図による情報損失の計算を可能にし、エントロピー損失をグラフ上の経路上の2つの実体間の距離と見なす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In natural language processing (NLP), labeling on regions of text, such as words, sentences and paragraphs, is a basic task. In this paper, label is defined as map between mention of entity in a region on text and context of entity in a broader region on text containing the mention. This definition naturally introduces linkage of entities induced from inclusion relation of regions, and connected entities form a graph representing information flow defined by map. It also enables calculation of information loss through map using entropy, and entropy lost is regarded as distance between two entities over a path on graph.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(nlp)では、単語、文、段落などのテキストの領域にラベルをつけることが基本課題である。 本稿では、テキスト上の領域におけるエンティティの言及と、その参照を含むテキスト上のより広い領域におけるエンティティのコンテキストの間のマップとしてラベルを定義する。 この定義は自然に領域の包含関係から誘導されるエンティティのリンクを導入し、連結エンティティはマップで定義された情報フローを表すグラフを形成する。 また、エントロピーを用いた地図による情報損失の計算を可能にし、エントロピー損失をグラフ上の経路上の2つの実体間の距離と見なす。

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