論文の概要: A Comprehensive Empirical Evaluation of Existing Word Embedding Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07196v2
• Date: Sat, 2 Mar 2024 19:19:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 21:14:37.316464
• Title: A Comprehensive Empirical Evaluation of Existing Word Embedding Approaches
• Title（参考訳）: 既存の単語埋め込み手法の包括的経験的評価
• Authors: Obaidullah Zaland, Muhammad Abulaish, Mohd. Fazil
• Abstract要約: 既存の単語埋め込み手法の特徴を概説し,多くの分類タスクについて解析する。 伝統的なアプローチでは、主に単語表現を生成するために行列分解を使い、言語の意味的および構文的規則性をうまく捉えることができない。 一方、ニューラルネットワークに基づくアプローチは、言語の洗練された規則性を捕捉し、生成した単語表現における単語関係を保存することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.065947993017158
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vector-based word representations help countless Natural Language Processing (NLP) tasks capture the language's semantic and syntactic regularities. In this paper, we present the characteristics of existing word embedding approaches and analyze them with regard to many classification tasks. We categorize the methods into two main groups - Traditional approaches mostly use matrix factorization to produce word representations, and they are not able to capture the semantic and syntactic regularities of the language very well. On the other hand, Neural-network-based approaches can capture sophisticated regularities of the language and preserve the word relationships in the generated word representations. We report experimental results on multiple classification tasks and highlight the scenarios where one approach performs better than the rest.
• Abstract（参考訳）: ベクトルベースの単語表現は、無数の自然言語処理(NLP)タスクが言語のセマンティックおよび構文規則を捉えるのに役立つ。 本稿では,既存の単語埋め込み手法の特徴について述べるとともに,多くの分類タスクについて解析する。 従来の手法では、主に単語表現を生成するために行列分解を使い、言語の意味的および構文的規則性をうまく捉えられていない。 一方で、ニューラルネットワークベースのアプローチは、言語の洗練された規則性を捉え、生成された単語表現における単語関係を保存できる。 我々は,複数の分類タスクに関する実験結果を報告し,一つのアプローチが他よりもうまく機能するシナリオを強調する。

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