Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Ensemble Approach to Question Classification: Integrating Electra Transformer, GloVe, and LSTM

論文の概要: An Ensemble Approach to Question Classification: Integrating Electra Transformer, GloVe, and LSTM

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06828v1
Date: Sun, 13 Aug 2023 18:14:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-15 15:05:25.798024
Title: An Ensemble Approach to Question Classification: Integrating Electra Transformer, GloVe, and LSTM
Title（参考訳）: 質問分類へのアンサンブルアプローチ:エレクトラ変換器、GloVe、LSTMの統合
Authors: Sanad Aburass and Osama Dorgham
Abstract要約: 本稿では,Electra,GloVe,LSTMといった最先端モデルを用いた質問分類のための新しいアンサンブル手法を提案する。提案したモデルは,質問分類タスクの確立したベンチマークであるTRECデータセットを用いて,訓練および評価を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces a novel ensemble approach for question classification using state-of-the-art models -- Electra, GloVe, and LSTM. The proposed model is trained and evaluated on the TREC dataset, a well-established benchmark for question classification tasks. The ensemble model combines the strengths of Electra, a transformer-based model for language understanding, GloVe, a global vectors for word representation, and LSTM, a recurrent neural network variant, providing a robust and efficient solution for question classification. Extensive experiments were carried out to compare the performance of the proposed ensemble approach with other cutting-edge models, such as BERT, RoBERTa, and DistilBERT. Our results demonstrate that the ensemble model outperforms these models across all evaluation metrics, achieving an accuracy of 0.8 on the test set. These findings underscore the effectiveness of the ensemble approach in enhancing the performance of question classification tasks, and invite further exploration of ensemble methods in natural language processing.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Electra,GloVe,LSTMといった最先端モデルを用いた質問分類手法を提案する。提案モデルは,質問分類タスクの確立されたベンチマークであるtrecデータセット上でトレーニングおよび評価を行う。アンサンブルモデルは、言語理解のためのトランスフォーマーベースのモデルであるElectra、単語表現のためのグローバルベクトルであるGloVe、繰り返しニューラルネットワークの変種であるLSTMの強みを組み合わせて、質問分類のための堅牢で効率的なソリューションを提供する。提案するアンサンブルアプローチとBERT,RoBERTa,DistilBERTといった他の最先端モデルとの比較実験を行った。その結果,アンサンブルモデルはすべての評価指標でこれらのモデルよりも優れており,テストセットの精度は0.8。これらの知見は,質問分類タスクの性能向上におけるアンサンブルアプローチの有効性を強調し,自然言語処理におけるアンサンブル手法のさらなる探求を招いた。

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