Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Review of Hybrid and Ensemble in Deep Learning for Natural Language Processing

論文の概要: A Review of Hybrid and Ensemble in Deep Learning for Natural Language Processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05589v2
Date: Thu, 8 Aug 2024 07:15:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-09 20:47:48.993160
Title: A Review of Hybrid and Ensemble in Deep Learning for Natural Language Processing
Title（参考訳）: 自然言語処理におけるハイブリッド・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）: 0.5266869303483376
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総合的な探索を行い、感性分析、名前付きエンティティ認識、機械翻訳、問合せ回答、テキスト分類、生成、音声認識、要約、言語モデリングなどの様々なタスクにおいて、それらの変換可能性に光を当てる。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、モデル解釈複雑性などの実装上の課題は、解釈可能性と性能のトレードオフと共に解決される。簡潔で価値の低いガイドとして、このレビューは、タスク、アーキテクチャ、課題に関する洞察を合成し、NLPの深層学習をアンサンブルすることで、言語駆動アプリケーションを前進させようとする研究者や実践者に対して、総合的な視点を提供する。

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