論文の概要: SLCNN: Sentence-Level Convolutional Neural Network for Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11696v1
• Date: Fri, 27 Jan 2023 13:16:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 15:35:47.917157
• Title: SLCNN: Sentence-Level Convolutional Neural Network for Text Classification
• Title（参考訳）: SLCNN:テキスト分類のための文レベル畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Ali Jarrahi, Ramin Mousa and Leila Safari
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,テキスト分類のタスクにおいて顕著な成功を収めている。 CNNを用いたテキスト分類のための新しいベースラインモデルが研究されている。 結果から,提案したモデルの性能は,特に長いドキュメントにおいて向上していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Text classification is a fundamental task in natural language processing (NLP). Several recent studies show the success of deep learning on text processing. Convolutional neural network (CNN), as a popular deep learning model, has shown remarkable success in the task of text classification. In this paper, new baseline models have been studied for text classification using CNN. In these models, documents are fed to the network as a three-dimensional tensor representation to provide sentence-level analysis. Applying such a method enables the models to take advantage of the positional information of the sentences in the text. Besides, analysing adjacent sentences allows extracting additional features. The proposed models have been compared with the state-of-the-art models using several datasets. The results have shown that the proposed models have better performance, particularly in the longer documents.
• Abstract（参考訳）: テキスト分類は自然言語処理(NLP)の基本課題である。 いくつかの最近の研究は、テキスト処理におけるディープラーニングの成功を示している。 一般的なディープラーニングモデルである畳み込みニューラルネットワーク(cnn)は、テキスト分類のタスクにおいて顕著な成功を示している。 本稿では,CNNを用いたテキスト分類のための新しいベースラインモデルについて検討した。 これらのモデルでは、文書は3次元テンソル表現としてネットワークに送られ、文レベル解析を提供する。 このような手法を適用することで,テキスト中の文章の位置情報を活用することができる。 さらに、隣接する文を分析して追加の特徴を抽出することもできる。 提案したモデルは、いくつかのデータセットを用いて最先端のモデルと比較されている。 以上の結果から,提案モデルの性能が向上し,特にドキュメントが長くなることが示唆された。

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