論文の概要: A Review of Hybrid and Ensemble in Deep Learning for Natural Language
Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05589v1
- Date: Sat, 9 Dec 2023 14:49:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 20:02:20.970131
- Title: A Review of Hybrid and Ensemble in Deep Learning for Natural Language
Processing
- Title(参考訳): 自然言語処理のためのディープラーニングにおけるハイブリッドとアンサンブルの検討
- Authors: Jianguo Jia, Wen Liang, Youzhi Liang
- Abstract要約: レビューでは、各タスクを体系的に導入し、キーアーキテクチャをリカレントニューラルネットワーク(RNN)からBERTのようなトランスフォーマーベースのモデルに記述する。
アンサンブル技術の適用性を強調し、様々なNLPアプリケーションを強化する能力を強調している。
計算オーバーヘッド、オーバーフィッティング、モデル解釈複雑性などの実装上の課題に対処する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5919433278490629
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This review presents a comprehensive exploration of hybrid and ensemble deep
learning models within Natural Language Processing (NLP), shedding light on
their transformative potential across diverse tasks such as Sentiment Analysis,
Named Entity Recognition, Machine Translation, Question Answering, Text
Classification, Generation, Speech Recognition, Summarization, and Language
Modeling. The paper systematically introduces each task, delineates key
architectures from Recurrent Neural Networks (RNNs) to Transformer-based models
like BERT, and evaluates their performance, challenges, and computational
demands. The adaptability of ensemble techniques is emphasized, highlighting
their capacity to enhance various NLP applications. Challenges in
implementation, including computational overhead, overfitting, and model
interpretation complexities, are addressed alongside the trade-off between
interpretability and performance. Serving as a concise yet invaluable guide,
this review synthesizes insights into tasks, architectures, and challenges,
offering a holistic perspective for researchers and practitioners aiming to
advance language-driven applications through ensemble deep learning in NLP.
- Abstract(参考訳): 本稿では,自然言語処理(nlp)におけるハイブリッド・アンサンブル深層学習モデルの包括的探索を行い,感情分析,名前付きエンティティ認識,機械翻訳,質問応答,テキスト分類,生成,音声認識,要約,言語モデリングなど,さまざまなタスクにわたる変換可能性について考察する。
本稿では,各タスクを体系的に導入し,主要なアーキテクチャをリカレントニューラルネットワーク(RNN)からBERTなどのトランスフォーマーベースモデルに記述し,その性能,課題,計算要求を評価する。
アンサンブル技術の適用性を強調し、様々なNLPアプリケーションを強化する能力を強調している。
計算オーバーヘッド、オーバーフィッティング、モデル解釈の複雑さを含む実装上の課題は、解釈可能性とパフォーマンスのトレードオフとともに対処される。
簡潔で価値のないガイドとして、タスク、アーキテクチャ、課題に関する洞察を総合し、nlpでディープラーニングをアンサンブルすることで、言語駆動アプリケーションの発展を目指す研究者や実践者に総合的な視点を提供します。
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