論文の概要: Word Sense Induction with Hierarchical Clustering and Mutual Information Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05422v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 13:04:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 15:45:26.680381
• Title: Word Sense Induction with Hierarchical Clustering and Mutual Information Maximization
• Title（参考訳）: 階層クラスタリングと相互情報の最大化による単語センス誘導
• Authors: Hadi Abdine, Moussa Kamal Eddine, Michalis Vazirgiannis, Davide Buscaldi
• Abstract要約: 単語知覚誘導は自然言語処理において難しい問題である。 階層的クラスタリングと不変情報クラスタリングに基づく新しい教師なし手法を提案する。 我々は、ある場合において、我々のアプローチが先行したWSIの最先端手法よりも優れていることを実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.997937028599255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Word sense induction (WSI) is a difficult problem in natural language processing that involves the unsupervised automatic detection of a word's senses (i.e. meanings). Recent work achieves significant results on the WSI task by pre-training a language model that can exclusively disambiguate word senses, whereas others employ previously pre-trained language models in conjunction with additional strategies to induce senses. In this paper, we propose a novel unsupervised method based on hierarchical clustering and invariant information clustering (IIC). The IIC is used to train a small model to optimize the mutual information between two vector representations of a target word occurring in a pair of synthetic paraphrases. This model is later used in inference mode to extract a higher quality vector representation to be used in the hierarchical clustering. We evaluate our method on two WSI tasks and in two distinct clustering configurations (fixed and dynamic number of clusters). We empirically demonstrate that, in certain cases, our approach outperforms prior WSI state-of-the-art methods, while in others, it achieves a competitive performance.
• Abstract（参考訳）: 単語感覚誘導(WSI)は、自然言語処理において、単語の感覚(つまり意味)の教師なしの自動検出を伴う難しい問題である。 最近の研究は、単語感覚を個別に曖昧にすることができる言語モデルを事前学習することでwsiタスクにおいて重要な結果を達成している。 本稿では,階層的クラスタリングと不変情報クラスタリング(IIC)に基づく新しい教師なし手法を提案する。 IICは、一対の合成パラフレーズで発生する標的単語の2つのベクトル表現間の相互情報を最適化するために、小さなモデルを訓練するために使用される。 このモデルは後に推論モードで使われ、階層的クラスタリングで使用される高品質なベクトル表現を抽出する。 提案手法は2つのwsiタスクと2つの異なるクラスタリング構成(クラスタの固定数と動的数)で評価する。 私たちは、あるケースにおいて、我々のアプローチがWSIの最先端メソッドよりも優れていることを実証的に実証します。

関連論文リスト

• Open-Vocabulary Segmentation with Semantic-Assisted Calibration [73.39366775301382]
  オープンボキャブラリセグメンテーション(OVS)は,CLIPの文脈に先行して,語彙内およびドメインバイアスの埋め込み空間を校正することで研究される。 オープン語彙セグメンテーションベンチマークにおける最先端性能を実現するために,セマンティック・アシブ・キャリブレーション・ネットワーク(SCAN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T07:00:09Z)
• Empirical Study of Zero-Shot NER with ChatGPT [19.534329209433626]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて強力な能力を示した。 本研究はゼロショット情報抽出におけるLLM性能の探索に焦点をあてる。 記号的推論と算術的推論におけるLLMの顕著な推論能力に着想を得て, 代表的な推論手法をNERに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T03:40:03Z)
• Unsupervised Chunking with Hierarchical RNN [62.15060807493364]
  本稿では,非階層的手法で単語をグループ化する構文的タスクであるチャンキングに対する教師なしアプローチを紹介する。 本稿では,単語-チャンク・チャンク-文合成をモデル化した2層階層型階層型リカレントニューラルネットワーク(HRNN)を提案する。 CoNLL-2000データセットの実験では、既存の教師なし手法よりも顕著な改善が見られ、フレーズF1スコアが最大6ポイント向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-10T02:55:12Z)
• Constructing Word-Context-Coupled Space Aligned with Associative Knowledge Relations for Interpretable Language Modeling [0.0]
  事前訓練された言語モデルにおけるディープニューラルネットワークのブラックボックス構造は、言語モデリングプロセスの解釈可能性を大幅に制限する。 解釈不能なニューラル表現と解釈不能な統計論理のアライメント処理を導入することで,ワードコンテキスト結合空間(W2CSpace)を提案する。 我々の言語モデルは,関連する最先端手法と比較して,優れた性能と信頼性の高い解釈能力を実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T09:26:02Z)
• Graph Adaptive Semantic Transfer for Cross-domain Sentiment Classification [68.06496970320595]
  クロスドメイン感情分類(CDSC)は、ソースドメインから学んだ伝達可能なセマンティクスを使用して、ラベルなしのターゲットドメインにおけるレビューの感情を予測することを目的としている。 本稿では、単語列と構文グラフの両方からドメイン不変セマンティクスを学習できる適応型構文グラフ埋め込み法であるグラフ適応意味伝達(GAST)モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-18T07:47:01Z)
• SSA: Semantic Structure Aware Inference for Weakly Pixel-Wise Dense Predictions without Cost [36.27226683586425]
  The semantic structure aware inference (SSA) was proposed to explore the semantic structure information hidden in different stage of the CNN-based network to generate high-quality CAM in the model inference。 提案手法はパラメータを含まない利点があり,訓練は不要である。したがって,弱教師付き画素ワイド予測タスクにも適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-05T11:07:21Z)
• Hierarchical Conditional End-to-End ASR with CTC and Multi-Granular Subword Units [19.668440671541546]
  エンドツーエンドの自動音声認識では、単語レベルのシーケンスを認識するのに適した表現を暗黙的に学習することが期待される。 接続型時間分類(CTC)に基づく階層型条件付きモデルを提案する。 LibriSpeech-100h, 960h, TEDLium2の実験結果から, 提案モデルが標準CTCモデルよりも改良されていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T13:15:58Z)
• SLM: Learning a Discourse Language Representation with Sentence Unshuffling [53.42814722621715]
  談話言語表現を学習するための新しい事前学習目的である文レベル言語モデリングを導入する。 本モデルでは,この特徴により,従来のBERTの性能が大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-30T13:33:41Z)
• Keyphrase Extraction with Dynamic Graph Convolutional Networks and Diversified Inference [50.768682650658384]
  キーワード抽出(KE)は、ある文書でカバーされている概念やトピックを正確に表現するフレーズの集合を要約することを目的としている。 最近のシークエンス・ツー・シークエンス(Seq2Seq)ベースの生成フレームワークはKEタスクで広く使われ、様々なベンチマークで競合性能を得た。 本稿では,この2つの問題を同時に解くために,動的グラフ畳み込みネットワーク(DGCN)を採用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-24T08:11:23Z)
• VCDM: Leveraging Variational Bi-encoding and Deep Contextualized Word Representations for Improved Definition Modeling [24.775371434410328]
  定義モデリングの課題は、単語やフレーズの定義を学習することである。 このタスクの既存のアプローチは差別的であり、直接的ではなく暗黙的に分布的意味論と語彙的意味論を組み合わせたものである。 本稿では、文脈内で使われるフレーズとその定義の基盤となる関係を明示的にモデル化するために、連続潜時変数を導入したタスク生成モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T02:48:44Z)
• Multidirectional Associative Optimization of Function-Specific Word Representations [86.87082468226387]
  本稿では,関係する単語群間の関連を学習するためのニューラルネットワークフレームワークを提案する。 我々のモデルは結合関数固有の単語ベクトル空間を誘導し、例えば可塑性SVO合成のベクトルが近接して配置される。 このモデルは、共同空間においても単語群のメンバーシップに関する情報を保持し、SVO構造を前提とした複数のタスクに効果的に適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T17:07:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。