論文の概要: A Survey of Text Representation Methods and Their Genealogy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14591v1
- Date: Sat, 26 Nov 2022 15:22:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-29 14:35:49.616521
- Title: A Survey of Text Representation Methods and Their Genealogy
- Title（参考訳）: テキスト表現法とその系譜に関する調査
- Authors: Philipp Siebers, Christian Janiesch, Patrick Zschech
- Abstract要約: 近年、高度にスケーラブルな人工神経ネットワークベースのテキスト表現法が出現し、自然言語処理の分野は前例のない成長と高度化が見られた。
我々は、系譜にそれらを配置し、テキスト表現方法の分類を概念化し、最先端の状態を検証し、説明することによって、現在のアプローチに関する調査を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, with the advent of highly scalable
artificial-neural-network-based text representation methods the field of
natural language processing has seen unprecedented growth and sophistication.
It has become possible to distill complex linguistic information of text into
multidimensional dense numeric vectors with the use of the distributional
hypothesis. As a consequence, text representation methods have been evolving at
such a quick pace that the research community is struggling to retain knowledge
of the methods and their interrelations. We contribute threefold to this lack
of compilation, composition, and systematization by providing a survey of
current approaches, by arranging them in a genealogy, and by conceptualizing a
taxonomy of text representation methods to examine and explain the
state-of-the-art. Our research is a valuable guide and reference for artificial
intelligence researchers and practitioners interested in natural language
processing applications such as recommender systems, chatbots, and sentiment
analysis.
- Abstract（参考訳）: 近年、高度にスケーラブルな人工神経ネットワークに基づくテキスト表現手法が出現し、自然言語処理の分野では前例のない成長と洗練が見られた。
分布仮説を用いて、テキストの複雑な言語情報を多次元密度数値ベクトルに蒸留することが可能になった。
その結果、テキスト表現手法は急速に進化しており、研究コミュニティは方法とその相互関係に関する知識を維持するのに苦労している。
我々は,現在のアプローチを系譜に整理し,テキスト表現法の分類法を概念化し,現状を検証,説明することにより,コンパイル,構成,体系化の欠如に3倍の貢献をする。
本研究は,レコメンダシステムやチャットボット,感情分析など,自然言語処理アプリケーションに興味を持つ人工知能研究者や実践者にとって,貴重なガイドであり参考となる。
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