論文の概要: Comprehensive Implementation of TextCNN for Enhanced Collaboration between Natural Language Processing and System Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09718v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 07:25:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 21:44:54.599021
• Title: Comprehensive Implementation of TextCNN for Enhanced Collaboration between Natural Language Processing and System Recommendation
• Title（参考訳）: 自然言語処理とシステムレコメンデーションの連携強化のためのTextCNNの包括的実装
• Authors: Xiaonan Xu, Zheng Xu, Zhipeng Ling, Zhengyu Jin, ShuQian Du,
• Abstract要約: 本稿では,NLPの3つのコアタスクにおけるディープラーニングの適用状況について分析する。 テキスト生成、テキスト分類、意味解析において、敵対的手法がもたらす課題を考慮に入れている。 テキスト分類タスクに関する実証的研究は,対話型統合学習の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7692743931394748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural Language Processing (NLP) is an important branch of artificial intelligence that studies how to enable computers to understand, process, and generate human language. Text classification is a fundamental task in NLP, which aims to classify text into different predefined categories. Text classification is the most basic and classic task in natural language processing, and most of the tasks in natural language processing can be regarded as classification tasks. In recent years, deep learning has achieved great success in many research fields, and today, it has also become a standard technology in the field of NLP, which is widely integrated into text classification tasks. Unlike numbers and images, text processing emphasizes fine-grained processing ability. Traditional text classification methods generally require preprocessing the input model's text data. Additionally, they also need to obtain good sample features through manual annotation and then use classical machine learning algorithms for classification. Therefore, this paper analyzes the application status of deep learning in the three core tasks of NLP (including text representation, word order modeling, and knowledge representation). This content explores the improvement and synergy achieved through natural language processing in the context of text classification, while also taking into account the challenges posed by adversarial techniques in text generation, text classification, and semantic parsing. An empirical study on text classification tasks demonstrates the effectiveness of interactive integration training, particularly in conjunction with TextCNN, highlighting the significance of these advancements in text classification augmentation and enhancement.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、コンピュータが人間の言語を理解し、処理し、生成する方法を研究する人工知能の重要な分野である。 テキスト分類は、NLPの基本課題であり、テキストを異なる事前定義されたカテゴリに分類することを目的としている。 テキスト分類は自然言語処理における最も基本的で古典的なタスクであり、自然言語処理におけるほとんどのタスクは分類タスクとみなすことができる。 近年,多くの研究分野においてディープラーニングは大きな成功を収めており,現在ではテキスト分類タスクに広く組み込まれているNLP分野の標準技術となっている。 数字や画像とは異なり、テキスト処理はきめ細かい処理能力を強調する。 従来のテキスト分類法は一般的に入力モデルのテキストデータを前処理する必要がある。 さらに、手動のアノテーションを通じて優れたサンプル機能を取得し、古典的な機械学習アルゴリズムを分類するために使用する必要がある。 そこで本研究では,NLPの3つの中核課題(テキスト表現,単語順序モデリング,知識表現)におけるディープラーニングの適用状況を分析する。 この内容は、テキスト分類の文脈において自然言語処理によって達成される改善と相乗効果を探求するとともに、テキスト生成、テキスト分類、意味解析における敵対的手法による課題を考察する。 テキスト分類タスクに関する実証的研究は、特にTextCNNと連携して、インタラクティブな統合トレーニングの有効性を示し、テキスト分類の強化と強化におけるこれらの進歩の重要性を強調している。

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