論文の概要: Solving morphological analogies: from retrieval to generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.18062v2
- Date: Wed, 17 Apr 2024 15:23:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 19:59:48.004796
- Title: Solving morphological analogies: from retrieval to generation
- Title（参考訳）: 形態学的類推の解法--検索から生成まで
- Authors: Esteban Marquer, Miguel Couceiro,
- Abstract要約: 分析推論は人間の推論の能力であり、難解な推論タスクの解決に用いられてきた。
本稿では,ARにおける2つの重要な課題である類似検出と解決に対処し,対処するためのディープラーニング(DL)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、単語間の形態的類似比(APs)のSiganalogiesデータセットで徹底的にテストされ、多くの言語においてシンボル的アプローチよりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.834203844100681
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Analogical inference is a remarkable capability of human reasoning, and has been used to solve hard reasoning tasks. Analogy based reasoning (AR) has gained increasing interest from the artificial intelligence community and has shown its potential in multiple machine learning tasks such as classification, decision making and recommendation with competitive results. We propose a deep learning (DL) framework to address and tackle two key tasks in AR: analogy detection and solving. The framework is thoroughly tested on the Siganalogies dataset of morphological analogical proportions (APs) between words, and shown to outperform symbolic approaches in many languages. Previous work have explored the behavior of the Analogy Neural Network for classification (ANNc) on analogy detection and of the Analogy Neural Network for retrieval (ANNr) on analogy solving by retrieval, as well as the potential of an autoencoder (AE) for analogy solving by generating the solution word. In this article we summarize these findings and we extend them by combining ANNr and the AE embedding model, and checking the performance of ANNc as an retrieval method. The combination of ANNr and AE outperforms the other approaches in almost all cases, and ANNc as a retrieval method achieves competitive or better performance than 3CosMul. We conclude with general guidelines on using our framework to tackle APs with DL.
- Abstract（参考訳）: 分析推論は人間の推論の顕著な能力であり、難解な推論タスクの解決に用いられてきた。
アナロジーに基づく推論(AR)は、人工知能コミュニティから関心が高まり、分類、意思決定、競争結果による推薦など、複数の機械学習タスクにおいてその可能性を示している。
本稿では,ARにおける2つの重要な課題である類似検出と解決に対処し,対処するためのディープラーニング(DL)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、単語間の形態的類似比(APs)のSiganalogiesデータセットで徹底的にテストされ、多くの言語においてシンボル的アプローチよりも優れていることを示す。
従来,アナロジーニューラルネットワークのアナロジー検出とアナロジーニューラルネットワークの検索によるアナロジー解法における挙動と,解語を生成することでアナロジー解法のためのオートエンコーダ(AE)の可能性について検討されてきた。
本稿では、これらの知見を要約し、ANNrとAE埋め込みモデルを組み合わせて拡張し、ANNcの性能を検索手法として検証する。
ANNrとAEの組み合わせは、ほぼすべてのケースにおいて他のアプローチよりも優れており、ANNcは3CosMulよりも競争力や性能が高い。
我々は、我々のフレームワークをDLでAPに対処するための一般的なガイドラインで締めくくった。
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