論文の概要: Undecimated Wavelet Transform for Word Embedded Semantic Marginal Autoencoder in Security improvement and Denoising different Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03679v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 04:10:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 12:01:48.102416
• Title: Undecimated Wavelet Transform for Word Embedded Semantic Marginal Autoencoder in Security improvement and Denoising different Languages
• Title（参考訳）: セキュリティ改善と異言語化における単語埋め込み意味境界オートエンコーダのための未決定ウェーブレット変換
• Authors: Shreyanth S
• Abstract要約: 本研究は、セキュリティ対策の改善と複数の言語を認知するための新しい戦略を提供する。 未知のウェーブレット変換は、顕著な言語パターンを特定するための特徴抽出ツールとして使用される。 提案システムでは,データ内の時間的・地理的なリンクを保存しながら,重要な情報を捕捉することができる。
• 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: By combining the undecimated wavelet transform within a Word Embedded Semantic Marginal Autoencoder (WESMA), this research study provides a novel strategy for improving security measures and denoising multiple languages. The incorporation of these strategies is intended to address the issues of robustness, privacy, and multilingualism in data processing applications. The undecimated wavelet transform is used as a feature extraction tool to identify prominent language patterns and structural qualities in the input data. The proposed system may successfully capture significant information while preserving the temporal and geographical links within the data by employing this transform. This improves security measures by increasing the system's ability to detect abnormalities, discover hidden patterns, and distinguish between legitimate content and dangerous threats. The Word Embedded Semantic Marginal Autoencoder also functions as an intelligent framework for dimensionality and noise reduction. The autoencoder effectively learns the underlying semantics of the data and reduces noise components by exploiting word embeddings and semantic context. As a result, data quality and accuracy are increased in following processing stages. The suggested methodology is tested using a diversified dataset that includes several languages and security scenarios. The experimental results show that the proposed approach is effective in attaining security enhancement and denoising capabilities across multiple languages. The system is strong in dealing with linguistic variances, producing consistent outcomes regardless of the language used. Furthermore, incorporating the undecimated wavelet transform considerably improves the system's ability to efficiently address complex security concerns
• Abstract（参考訳）: 本研究は,Word Embedded Semantic Marginal Autoencoder (WESMA) 内の非効率なウェーブレット変換を組み合わせることで,セキュリティ対策の改善と複数の言語を認知するための新たな戦略を提供する。 これらの戦略の組み入れは、データ処理アプリケーションにおける堅牢性、プライバシー、多言語性の問題に対処することを目的としている。 未決定ウェーブレット変換は、入力データの顕著な言語パターンと構造的性質を識別するための特徴抽出ツールとして使用される。 提案手法は,この変換を用いて時間的および地理的な関連を保ちつつ,重要な情報を取り込むことができる。 これにより、システムの異常検出能力を高め、隠れたパターンを発見し、正当な内容と危険な脅威を区別することで、セキュリティ対策が改善される。 Word Embedded Semantic Marginal Autoencoderは次元と雑音の低減のためのインテリジェントなフレームワークとしても機能する。 オートエンコーダは、データの基盤となるセマンティクスを効果的に学習し、単語埋め込みとセマンティクスコンテキストを利用してノイズ成分を削減する。 その結果、以下の処理段階において、データ品質と精度が向上する。 提案手法は、複数の言語とセキュリティシナリオを含む多様化データセットを使用してテストされる。 実験の結果,提案手法は,複数の言語にまたがるセキュリティ強化と特徴付け機能の実現に有効であることがわかった。 このシステムは言語のばらつきを扱うのに強く、使用する言語に関係なく一貫した結果を生み出す。 さらに、非効率なウェーブレット変換を組み込むことで、複雑なセキュリティ問題に効率的に対処するシステムの能力が大幅に向上する。

関連論文リスト

• Provably Secure Disambiguating Neural Linguistic Steganography [66.30965740387047]
  サブワードに基づく言語モデルを使用する際に生じるセグメンテーションの曖昧さ問題は、時にはデコード障害を引き起こす。 そこで我々はSyncPoolという,セグメンテーションのあいまいさ問題に効果的に対処する,セキュアな曖昧さ回避手法を提案する。 SyncPoolは、候補プールのサイズやトークンの分布を変えないため、確実に安全な言語ステガノグラフィー手法に適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T09:25:57Z)
• Improving the Robustness of Summarization Systems with Dual Augmentation [68.53139002203118]
  頑健な要約システムは、入力中の特定の単語の選択やノイズに関わらず、文書のギストをキャプチャできるべきである。 まず,単語レベルの同義語置換や雑音を含む摂動に対する要約モデルの頑健性について検討する。 SummAttackerを提案する。これは言語モデルに基づく対数サンプルを生成するための効率的な手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T19:04:17Z)
• Hate Speech and Offensive Language Detection using an Emotion-aware Shared Encoder [1.8734449181723825]
  ヘイトスピーチと攻撃的言語検出に関する既存の研究は、事前学習されたトランスフォーマーモデルに基づいて有望な結果をもたらす。 本稿では,他コーパスから抽出した外的感情特徴を組み合わせたマルチタスク共同学習手法を提案する。 以上の結果から,感情的な知識が,データセット間のヘイトスピーチや攻撃的言語をより確実に識別する上で有効であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T09:31:06Z)
• Countering Malicious Content Moderation Evasion in Online Social Networks: Simulation and Detection of Word Camouflage [64.78260098263489]
  ツイストとカモフラージュキーワードは、プラットフォームコンテンツモデレーションシステムを回避する最もよく使われるテクニックである。 本稿では,コンテンツ回避の新たな手法をシミュレートし,検出する多言語ツールを開発することにより,悪意ある情報に対する対処に大きく貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-27T16:08:49Z)
• Language Agnostic Code-Mixing Data Augmentation by Predicting Linguistic Patterns [0.5560631344057825]
  本稿では,下流感情分析タスクにおけるベースラインよりも優れたSCMデータ拡張手法を提案する。 提案手法は,マトリックス言語における文の一部を一定のマスクで戦略的に置き換えることで,分類精度が著しく向上することを示す。 我々は低リソースと多言語の設定でデータ拡張手法をテストし、非常に少ない英・マラヤラムデータセットで7.73%の相対的な改善を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-14T18:50:16Z)
• Multi-features based Semantic Augmentation Networks for Named Entity Recognition in Threat Intelligence [7.321994923276344]
  本稿では,入力トークンの表現を豊かにするために,異なる言語的特徴を取り入れた意味拡張手法を提案する。 特に,各入力トークンの構成特徴,形態的特徴,音声特徴の一部を符号化して集約し,その堅牢性を向上させる。 サイバーセキュリティデータセットDNRTIとMalwareTextDBについて実験を行い,提案手法の有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-01T06:55:12Z)
• A New Generation of Perspective API: Efficient Multilingual Character-level Transformers [66.9176610388952]
  Google JigsawのAspective APIの次期バージョンの基礎を提示する。 このアプローチの中心は、単一の多言語トークンフリーなCharformerモデルである。 静的な語彙を強制することで、さまざまな設定で柔軟性が得られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-22T20:55:31Z)
• Integrating Knowledge in End-to-End Automatic Speech Recognition for Mandarin-English Code-Switching [41.88097793717185]
  Code-Switching (CS) は多言語コミュニティでよく見られる言語現象である。 本稿では,マンダリン・イングリッシュCS音声におけるエンドツーエンド音声認識の検討について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-19T17:31:15Z)
• Robust and Transferable Anomaly Detection in Log Data using Pre-Trained Language Models [59.04636530383049]
  クラウドのような大規模コンピュータシステムにおける異常や障害は、多くのユーザに影響を与える。 システム情報の主要なトラブルシューティングソースとして,ログデータの異常検出のためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T09:17:05Z)
• Meta-Transfer Learning for Code-Switched Speech Recognition [72.84247387728999]
  低リソース環境下でのコード切替音声認識システムにおける学習を伝達するメタトランスファー学習法を提案する。 本モデルでは,コードスイッチングデータに最適化を条件付けることにより,個々の言語を識別し,混合言語音声をよりよく認識できるように変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T14:27:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。