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。
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