論文の概要: Neural Natural Language Processing for Long Texts: A Survey of the State-of-the-Art

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16259v1
• Date: Thu, 25 May 2023 17:13:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 13:31:34.700577
• Title: Neural Natural Language Processing for Long Texts: A Survey of the State-of-the-Art
• Title（参考訳）: 長文のニューラル自然言語処理:最新技術に関する調査
• Authors: Dimitrios Tsirmpas, Ioannis Gkionis, Ioannis Mademlis
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)の採用は、過去10年間に自然言語処理(NLP)に大きな恩恵をもたらしてきた。 長文解析の要求は、短いテキストの要求とは大きく異なり、長い文書にNLPをアップロードした文書のサイズは、研究の重要な領域である。 本稿では,その領域における現状を概観し,関連するニューラルネットワーク構築ブロックを概説し,文書分類,要約,感性分析における言及利用の2つの主要なNLPタスクに焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.134998749955833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The adoption of Deep Neural Networks (DNNs) has greatly benefited Natural Language Processing (NLP) during the past decade. However, the demands of long documents analysis are quite different from those of shorter texts, with the ever increasing size of documents uploaded online rendering NLP on long documents a critical area of research. This paper surveys the current state-of-the-art in the domain, overviewing the relevant neural building blocks and subsequently focusing on two main NLP tasks: Document Classification, Summarization as well as mentioning uses in Sentiment Analysis. We detail the challenges, issues and current solutions related to long-document NLP. We also list publicly available, labelled, long-document datasets used in current research.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の採用は、過去10年間で自然言語処理(NLP)に大きな恩恵を受けている。 しかし、長い文書分析の要求は、短いテキストの要求とは大きく異なり、長い文書にnlpをレンダリングするオンライン文書のサイズがますます増大していることは、重要な研究領域である。 本稿では,そのドメインの現状を調査し,関連するニューラルビルディングブロックを概観するとともに,文書分類,要約,感情分析における言及活用という2つの主要なnlpタスクに注目した。 長文NLPに関する課題,課題,現在のソリューションについて詳述する。 また、現在研究で使われている公開、ラベル付き、長期ドキュメントデータセットもリストアップします。

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