論文の概要: Automatic Design of Semantic Similarity Ensembles Using Grammatical Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00925v8
• Date: Fri, 25 Apr 2025 10:11:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 15:26:51.68638
• Title: Automatic Design of Semantic Similarity Ensembles Using Grammatical Evolution
• Title（参考訳）: 文法的進化を用いた意味的類似性アンサンブルの自動設計
• Authors: Jorge Martinez-Gil,
• Abstract要約: 本稿では,意味的類似性アンサンブルを構築するための文法的進化に基づく自動戦略を提案する。 標準ベンチマークデータセットの実験では、提案手法が既存のアンサンブル手法よりも精度が高いことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic similarity measures are a key component in natural language processing tasks such as document analysis, requirement matching, and user input interpretation. However, the performance of individual measures varies considerably across datasets. To address this, ensemble approaches that combine multiple measures are often employed. This paper presents an automated strategy based on grammatical evolution for constructing semantic similarity ensembles. The method evolves aggregation functions that maximize correlation with human-labeled similarity scores. Experiments on standard benchmark datasets demonstrate that the proposed approach outperforms existing ensemble techniques in terms of accuracy. The results confirm the effectiveness of grammatical evolution in designing adaptive and accurate similarity models. The source code that illustrates our approach can be downloaded from https://github.com/jorge-martinez-gil/sesige.
• Abstract（参考訳）: 意味的類似度尺度は、文書解析、要求マッチング、ユーザ入力解釈などの自然言語処理タスクにおいて重要な要素である。 しかし、個々の測度のパフォーマンスはデータセットによって大きく異なる。 これを解決するために、複数の測度を組み合わせたアンサンブルアプローチがしばしば用いられる。 本稿では,意味的類似性アンサンブルを構築するための文法的進化に基づく自動戦略を提案する。 本手法は,人間のラベル付き類似度スコアとの相関を最大化する集約関数を進化させる。 標準ベンチマークデータセットの実験では、提案手法が既存のアンサンブル手法よりも精度が高いことが示されている。 その結果,適応的および正確な類似性モデルの設計における文法的進化の有効性が確認された。 私たちのアプローチを説明するソースコードは、https://github.com/jorge-martinez-gil/sesigeからダウンロードできる。

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