論文の概要: A Novel Ehanced Move Recognition Algorithm Based on Pre-trained Models with Positional Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10822v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 09:30:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 19:10:49.657552
• Title: A Novel Ehanced Move Recognition Algorithm Based on Pre-trained Models with Positional Embeddings
• Title（参考訳）: 位置埋め込み型事前学習モデルに基づく新しいehanced move recognitionアルゴリズム
• Authors: Hao Wen, Jie Wang, Xiaodong Qiao
• Abstract要約: 要約の認識は、コンテンツを効果的に特定し、記事を明確にするために重要である。 本稿では,中国科学・技術論文の非構造的抽象化に対する注意機構を備えた,改良された事前学習モデルとゲートネットワークを備えた新しい動き認識アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.688643243555054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recognition of abstracts is crucial for effectively locating the content and clarifying the article. Existing move recognition algorithms lack the ability to learn word position information to obtain contextual semantics. This paper proposes a novel enhanced move recognition algorithm with an improved pre-trained model and a gated network with attention mechanism for unstructured abstracts of Chinese scientific and technological papers. The proposed algorithm first performs summary data segmentation and vocabulary training. The EP-ERNIE$\_$AT-GRU framework is leveraged to incorporate word positional information, facilitating deep semantic learning and targeted feature extraction. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm achieves 13.37$\%$ higher accuracy on the split dataset than on the original dataset and a 7.55$\%$ improvement in accuracy over the basic comparison model.
• Abstract（参考訳）: 要約の認識は、内容の特定と記事の明確化に不可欠である。 既存の移動認識アルゴリズムは、単語の位置情報を学習して文脈意味論を得る能力がない。 本稿では,中国の科学技術論文の非構造化要約のための注意機構を備えた,事前学習モデルとゲートネットワークを改良した新しい拡張移動認識アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,まず要約データセグメンテーションと語彙訓練を行う。 ep-ernie$\_$at-gruフレームワークは、単語の位置情報を組み込むことで、深い意味学習とターゲット機能抽出を促進する。 実験の結果,提案アルゴリズムは分割データセットの精度が元のデータセットよりも13.37$\%高いこと,基本比較モデルよりも7.55$\%高い精度が得られた。

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