論文の概要: A Survey on Semantic Processing Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18345v1
• Date: Sun, 22 Oct 2023 15:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-05 13:54:01.670334
• Title: A Survey on Semantic Processing Techniques
• Title（参考訳）: 意味処理技術に関する調査研究
• Authors: Rui Mao, Kai He, Xulang Zhang, Guanyi Chen, Jinjie Ni, Zonglin Yang, Erik Cambria
• Abstract要約: 意味論の研究は言語学において多次元である。 計算意味処理の研究の深さと幅は、新しい技術で大きく改善できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.32578417623237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic processing is a fundamental research domain in computational linguistics. In the era of powerful pre-trained language models and large language models, the advancement of research in this domain appears to be decelerating. However, the study of semantics is multi-dimensional in linguistics. The research depth and breadth of computational semantic processing can be largely improved with new technologies. In this survey, we analyzed five semantic processing tasks, e.g., word sense disambiguation, anaphora resolution, named entity recognition, concept extraction, and subjectivity detection. We study relevant theoretical research in these fields, advanced methods, and downstream applications. We connect the surveyed tasks with downstream applications because this may inspire future scholars to fuse these low-level semantic processing tasks with high-level natural language processing tasks. The review of theoretical research may also inspire new tasks and technologies in the semantic processing domain. Finally, we compare the different semantic processing techniques and summarize their technical trends, application trends, and future directions.
• Abstract（参考訳）: 意味処理は計算言語学の基本的な研究領域である。 強力な事前学習型言語モデルと大規模言語モデルの時代、この分野の研究の進展は減速しているようだ。 しかし、意味論の研究は言語学において多次元である。 計算意味処理の研究の深さと幅は、新しい技術で大きく改善できる。 本研究では,単語認識の曖昧さ,アナフォラ分解,名前付きエンティティ認識,概念抽出,主観性検出の5つの意味処理タスクを分析した。 これらの分野における関連する理論的研究、高度手法、下流応用について検討する。 このような低レベルの意味処理タスクと高レベルの自然言語処理タスクを融合させるきっかけになる可能性があるため、調査対象のタスクを下流のアプリケーションに接続する。 理論的研究のレビューは、セマンティック処理領域における新しいタスクとテクノロジーを刺激するかもしれない。 最後に, 異なる意味処理手法を比較し, その技術動向, 応用動向, 今後の方向性を概説する。

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