論文の概要: A Cognitive Study on Semantic Similarity Analysis of Large Corpora: A
Transformer-based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11716v1
- Date: Sun, 24 Jul 2022 11:06:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-07-26 13:08:03.753086
- Title: A Cognitive Study on Semantic Similarity Analysis of Large Corpora: A
Transformer-based Approach
- Title（参考訳）: 大規模コーパスの意味的類似性分析に関する認知的研究:トランスフォーマーによるアプローチ
- Authors: Praneeth Nemani, Satyanarayana Vollala
- Abstract要約: 我々は,従来の技術とトランスフォーマー技術の両方を用いて,米国特許法とPhrase Matchingデータセットのセマンティック類似性解析とモデリングを行う。
実験の結果,従来の手法と比較して手法の性能が向上し,平均ピアソン相関スコアは0.79。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Semantic similarity analysis and modeling is a fundamentally acclaimed task
in many pioneering applications of natural language processing today. Owing to
the sensation of sequential pattern recognition, many neural networks like RNNs
and LSTMs have achieved satisfactory results in semantic similarity modeling.
However, these solutions are considered inefficient due to their inability to
process information in a non-sequential manner, thus leading to the improper
extraction of context. Transformers function as the state-of-the-art
architecture due to their advantages like non-sequential data processing and
self-attention. In this paper, we perform semantic similarity analysis and
modeling on the U.S Patent Phrase to Phrase Matching Dataset using both
traditional and transformer-based techniques. We experiment upon four different
variants of the Decoding Enhanced BERT - DeBERTa and enhance its performance by
performing K-Fold Cross-Validation. The experimental results demonstrate our
methodology's enhanced performance compared to traditional techniques, with an
average Pearson correlation score of 0.79.
- Abstract（参考訳）: 意味的類似性分析とモデリングは、今日の多くの自然言語処理の先駆的応用において、基本的に賞賛されているタスクである。
シーケンシャルパターン認識の感覚により、RNNやLSTMのような多くのニューラルネットワークはセマンティック類似性モデリングにおいて満足な結果を得た。
しかし、これらの解は、非系列的な方法で情報を処理できないため、不適切なコンテキスト抽出につながるため、非効率であると考えられている。
トランスフォーマーは、非逐次データ処理や自己アテンションといった長所があるため、最先端アーキテクチャとして機能する。
本稿では,従来の手法とトランスフォーマー方式の両方を用いて,米国特許用語のPhrase Matching Datasetに対する意味的類似性解析とモデリングを行う。
提案手法は,4種類の復号化BERT-DeBERTaを試作し,K-Foldクロスバリデーションにより性能を向上する。
実験の結果,従来の手法と比較して手法の性能が向上し,平均ピアソン相関スコアは0.79。
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