論文の概要: Synergizing Machine Learning & Symbolic Methods: A Survey on Hybrid
Approaches to Natural Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11972v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 14:24:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 14:01:24.972203
- Title: Synergizing Machine Learning & Symbolic Methods: A Survey on Hybrid
Approaches to Natural Language Processing
- Title（参考訳）: 機械学習と記号的手法の融合:自然言語処理へのハイブリッドアプローチに関する調査
- Authors: Rrubaa Panchendrarajan and Arkaitz Zubiaga
- Abstract要約: 自然言語の理解、生成、推論を必要とする幅広いNLPタスクに使われている最先端のハイブリッドアプローチについて論じる。
具体的には、自然言語理解、生成、推論を必要とする幅広いNLPタスクに使用される最先端のハイブリッドアプローチについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.556183465416156
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advancement of machine learning and symbolic approaches have underscored
their strengths and weaknesses in Natural Language Processing (NLP). While
machine learning approaches are powerful in identifying patterns in data, they
often fall short in learning commonsense and the factual knowledge required for
the NLP tasks. Meanwhile, the symbolic methods excel in representing
knowledge-rich data. However, they struggle to adapt dynamic data and
generalize the knowledge. Bridging these two paradigms through hybrid
approaches enables the alleviation of weaknesses in both while preserving their
strengths. Recent studies extol the virtues of this union, showcasing promising
results in a wide range of NLP tasks. In this paper, we present an overview of
hybrid approaches used for NLP. Specifically, we delve into the
state-of-the-art hybrid approaches used for a broad spectrum of NLP tasks
requiring natural language understanding, generation, and reasoning.
Furthermore, we discuss the existing resources available for hybrid approaches
for NLP along with the challenges, offering a roadmap for future directions.
- Abstract（参考訳）: 機械学習とシンボリックアプローチの進歩は、自然言語処理(NLP)におけるその強みと弱点を裏付けている。
機械学習のアプローチはデータのパターンを特定するのに強力だが、コモンセンスとNLPタスクに必要な事実知識の学習には不足することが多い。
一方、記号的手法は知識豊富なデータを表現するのに優れている。
しかし、彼らは動的データに適応し、知識を一般化するのに苦労している。
これら2つのパラダイムをハイブリッドアプローチで橋渡しすることで、強みを維持しながら両方の弱点を和らげることができる。
近年の研究は、この連合の長所を解明し、幅広いnlpタスクにおける有望な結果を示している。
本稿では,NLPにおけるハイブリッドアプローチの概要について述べる。
具体的には、自然言語理解、生成、推論を必要とする幅広いNLPタスクに使用される最先端のハイブリッドアプローチについて検討する。
さらに、NLPのハイブリッドアプローチに利用可能な既存のリソースと課題について論じ、今後の方向性のロードマップを提供する。
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