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/2401.11972v2
- Date: Mon, 18 Mar 2024 17:05:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 23:31:36.391974
- Title: Synergizing Machine Learning & Symbolic Methods: A Survey on Hybrid Approaches to Natural Language Processing
- Title（参考訳）: 機械学習とシンボリック手法の融合: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, 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）: 7.242609314791262
- 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 and future directions, offering a roadmap for future research avenues.
- 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、記号的手法は知識に富んだ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ブリッジすることで、強みを保ちながら両方の弱点を緩和することができる。
近年の研究は、様々なNLPタスクにおいて有望な結果を示しながら、この連合の長所を誇示している。
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のハイブリッド手法として利用可能な既存の資源と課題と今後の方向性について論じ,今後の研究のロードマップを提供する。
関連論文リスト
- Deep Learning Approaches for Improving Question Answering Systems in
Hepatocellular Carcinoma Research [0.0]
近年,自然言語処理(NLP)の進歩は,ディープラーニング技術によって加速されている。
膨大な量のデータに基づいてトレーニングされたBERTとGPT-3は、言語理解と生成に革命をもたらした。
本稿では,大規模モデルベースNLPの現状と今後の展望について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-25T09:32:17Z) - Surveying the Landscape of Text Summarization with Deep Learning: A
Comprehensive Review [2.4185510826808487]
ディープラーニングは、言語データの複雑な表現を学習できるモデルの開発を可能にすることによって、自然言語処理(NLP)に革命をもたらした。
NLPのディープラーニングモデルは、通常、大量のデータを使用してディープニューラルネットワークをトレーニングし、言語データ内のパターンと関係を学習する。
テキスト要約にディープラーニングを適用することは、テキスト要約タスクを実行するためにディープニューラルネットワークを使用することを指す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-13T21:24:37Z) - A Survey of Knowledge Enhanced Pre-trained Language Models [78.56931125512295]
我々は、知識強化事前学習言語モデル(KE-PLMs)の包括的なレビューを行う。
NLUでは、言語知識、テキスト知識、知識グラフ(KG)、ルール知識の4つのカテゴリに分類する。
NLGのKE-PLMは、KGベースと検索ベースに分類される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-11T04:29:02Z) - A Survey of Methods for Addressing Class Imbalance in Deep-Learning
Based Natural Language Processing [68.37496795076203]
非バランスなデータを扱うNLP研究者や実践者に対してガイダンスを提供する。
まず、制御および実世界のクラス不均衡の様々なタイプについて論じる。
サンプリング,データ拡張,損失関数の選択,ステージ学習,モデル設計に基づく手法を整理する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-10T13:26:40Z) - Meta Learning for Natural Language Processing: A Survey [88.58260839196019]
ディープラーニングは自然言語処理(NLP)分野において主要な技術である。
ディープラーニングには多くのラベル付きデータが必要です。
メタ学習は、より良いアルゴリズムを学ぶためのアプローチを研究する機械学習の分野である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-03T13:58:38Z) - A Survey of Knowledge-Intensive NLP with Pre-Trained Language Models [185.08295787309544]
我々は、事前訓練された言語モデルに基づく知識強化モデル(PLMKEs)の現在の進歩を要約することを目的としている。
本論では,3つの要素に関する議論に基づくPLMKEの課題について述べるとともに,NLP実践者にさらなる研究の道筋を示そうとしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-17T17:17:43Z) - Robust Natural Language Processing: Recent Advances, Challenges, and
Future Directions [4.409836695738517]
文献を様々な次元にわたって体系的に要約することで,NLPロバストネス研究の構造化概要を述べる。
次に、テクニック、メトリクス、埋め込み、ベンチマークなど、堅牢性のさまざまな側面を深く掘り下げます。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-03T17:17:11Z) - Evidentiality-guided Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks [59.761411682238645]
Retrieval-augmented Generation Modelは、多くの知識集約型NLPタスクにまたがって最先端のパフォーマンスを示している。
生成器の訓練に、パスが出力をサポートするための正しい証拠を含むか否かに関わらず、パスの明快さを組み込む方法を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-16T08:18:47Z) - FedNLP: A Research Platform for Federated Learning in Natural Language
Processing [55.01246123092445]
NLPのフェデレーションラーニングのための研究プラットフォームであるFedNLPを紹介します。
FedNLPは、テキスト分類、シーケンスタグ付け、質問応答、Seq2seq生成、言語モデリングなど、NLPで一般的なタスクの定式化をサポートしている。
FedNLPによる予備実験では、分散型データセットと集中型データセットの学習には大きなパフォーマンスギャップが存在することが明らかになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-18T11:04:49Z) - Natural Language Processing Advancements By Deep Learning: A Survey [0.755972004983746]
この調査は、ディープラーニングの恩恵を受けたNLPのさまざまな側面と応用を分類し、対処する。
コアNLPタスクとアプリケーションをカバーするもので、深層学習手法とモデルがどのようにこれらの領域を前進させるかを記述している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-02T21:32:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。