論文の概要: Beyond Words: A Comprehensive Survey of Sentence Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12641v1
• Date: Mon, 22 May 2023 02:31:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 18:55:41.283313
• Title: Beyond Words: A Comprehensive Survey of Sentence Representations
• Title（参考訳）: Beyond Words: 文表現に関する総合的な調査
• Authors: Abhinav Ramesh Kashyap, Thang-Tung Nguyen, Viktor Schlegel, Stefan Winkler, See-Kiong Ng, Soujanya Poria
• Abstract要約: 文表現は自然言語処理アプリケーションにおいて重要なコンポーネントとなっている。 彼らは文の意味と意味を捉え、機械が人間の言語を理解し、推論することを可能にする。 近年,文表現を学習する手法の開発において,顕著な進歩がみられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.372123270939106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sentence representations have become a critical component in natural language processing applications, such as retrieval, question answering, and text classification. They capture the semantics and meaning of a sentence, enabling machines to understand and reason over human language. In recent years, significant progress has been made in developing methods for learning sentence representations, including unsupervised, supervised, and transfer learning approaches. In this paper, we provide an overview of the different methods for sentence representation learning, including both traditional and deep learning-based techniques. We provide a systematic organization of the literature on sentence representation learning, highlighting the key contributions and challenges in this area. Overall, our review highlights the progress made in sentence representation learning, the importance of this area in natural language processing, and the challenges that remain. We conclude with directions for future research, suggesting potential avenues for improving the quality and efficiency of sentence representations in NLP applications.
• Abstract（参考訳）: 文表現は、検索、質問応答、テキスト分類などの自然言語処理アプリケーションにおいて重要な要素となっている。 彼らは文の意味と意味を捉え、機械が人間の言語を理解し、推論することができる。 近年, 教師なし, 教師なし, 伝達学習など, 文表現の学習方法の開発が著しい進歩を遂げている。 本稿では,従来の文表現学習と深層学習の両方の手法を含む,文表現学習の異なる方法の概要について述べる。 文表現学習に関する文献を体系的に整理し,この分野における重要な貢献と課題を強調する。 全体として,文表現学習の進歩,自然言語処理におけるこの領域の重要性,残る課題について考察した。 我々は,NLPアプリケーションにおける文表現の質と効率を改善するための潜在的方法を提案する。

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