論文の概要: Feature Extraction Using Deep Generative Models for Bangla Text Classification on a New Comprehensive Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13545v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 22:18:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-03 21:31:11.559989
• Title: Feature Extraction Using Deep Generative Models for Bangla Text Classification on a New Comprehensive Dataset
• Title（参考訳）: 新しい包括的データセットを用いたバングラテキスト分類のための深部生成モデルを用いた特徴抽出
• Authors: Md. Rafi-Ur-Rashid, Sami Azam, Mirjam Jonkman
• Abstract要約: バングラ語は世界で6番目に広く話されている言語であるにもかかわらず、テキストデータセットの不足によりほとんど注目を集めていない。 我々は7つのカテゴリで212,184のBangla文書の包括的なデータセットを収集し、注釈を付け、作成し、公開しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The selection of features for text classification is a fundamental task in text mining and information retrieval. Despite being the sixth most widely spoken language in the world, Bangla has received little attention due to the scarcity of text datasets. In this research, we collected, annotated, and prepared a comprehensive dataset of 212,184 Bangla documents in seven different categories and made it publicly accessible. We implemented three deep learning generative models: LSTM variational autoencoder (LSTM VAE), auxiliary classifier generative adversarial network (AC-GAN), and adversarial autoencoder (AAE) to extract text features, although their applications are initially found in the field of computer vision. We utilized our dataset to train these three models and used the feature space obtained in the document classification task. We evaluated the performance of the classifiers and found that the adversarial autoencoder model produced the best feature space.
• Abstract（参考訳）: テキスト分類の特徴の選択は,テキストマイニングと情報検索において基本的な課題である。 バングラ語は世界で6番目に広く話されている言語であるにもかかわらず、テキストデータセットの不足によりほとんど注目を集めていない。 本研究では,7つのカテゴリで212,184個のBangla文書の包括的データセットを収集し,注釈を作成し,作成した。 lstm変分オートエンコーダ(lstm vae)、補助分類器生成型adversarial network(ac-gan)、adversarial autoencoder(aae)の3つのディープラーニング生成モデルを実装し、テキストの特徴を抽出する。 この3つのモデルをトレーニングするためにデータセットを利用し,文書分類タスクで得られた特徴空間を用いた。 分類器の性能を評価し,逆オートエンコーダモデルが最適な特徴空間を生成できることを見出した。

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