論文の概要: Semantic Cells: Evolutional Process to Acquire Sense Diversity of Items
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14749v2
- Date: Fri, 26 Apr 2024 22:16:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 20:29:37.022787
- Title: Semantic Cells: Evolutional Process to Acquire Sense Diversity of Items
- Title（参考訳）: セマンティックセル:アイテムの多様性を解明する進化過程
- Authors: Yukio Ohsawa, Dingming Xue, Kaira Sekiguchi,
- Abstract要約: 著者は、単語や項目が他との相互作用を通じて進化する複数の意味ベクトルを受け入れる方法を提示している。
2つの予備的な結果を得た: 意味ベクトルの最大または下位の分散を得るために進化する単語の役割は説明可能である傾向にある。
クロスオーバーにより大きなばらつきを生じる地震の震源は、地地殻の多様な領域との相互作用に対応し、今後の大地震の震源に対応すると考えられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Previous models for learning the semantic vectors of items and their groups, such as words, sentences, nodes, and graphs, using distributed representation have been based on the assumption that the basic sense of an item corresponds to one vector composed of dimensions corresponding to hidden contexts in the target real world, from which multiple senses of the item are obtained by conforming to lexical databases or adapting to the context. However, there may be multiple senses of an item, which are hardly assimilated and change or evolve dynamically following the contextual shift even within a document or a restricted period. This is a process similar to the evolution or adaptation of a living entity with/to environmental shifts. Setting the scope of disambiguation of items for sensemaking, the author presents a method in which a word or item in the data embraces multiple semantic vectors that evolve via interaction with others, similar to a cell embracing chromosomes crossing over with each other. We obtained two preliminary results: (1) the role of a word that evolves to acquire the largest or lower-middle variance of semantic vectors tends to be explainable by the author of the text; (2) the epicenters of earthquakes that acquire larger variance via crossover, corresponding to the interaction with diverse areas of land crust, are likely to correspond to the epicenters of forthcoming large earthquakes.
- Abstract（参考訳）: 単語、文、ノード、グラフなどのアイテムとそのグループの意味ベクトルを学習する以前のモデルは、アイテムの基本感覚がターゲットの現実世界の隠れた文脈に対応する次元からなる1つのベクトルに対応するという仮定に基づいており、その項目の複数の感覚は語彙データベースに適合するか、文脈に適応するかによって得られる。
しかし、文書や制限期間内でもコンテキストシフトの後に、同化や変更がほとんどなく、動的に進化するアイテムには複数の感覚があるかもしれない。
これは、環境変化を伴う生物の進化や適応と類似したプロセスである。
著者らは、センスメイキングのための項目の曖昧さの範囲を設定し、データ中の単語や項目が、相互に交差する染色体を包含する細胞と同様、相互の相互作用を通じて進化する複数の意味ベクトルを包含する手法を提案する。
筆者らは,(1)最大又は低中規模でのセマンティックベクターの分散を得るために進化する単語の役割を,著者らによって説明できる傾向にあること,(2)クロスオーバーによる大きな分散を得る地震の震源は,多種多様な地殻との相互作用に対応し,今後の大地震の震源に対応する可能性が高いこと,の2つの予備的な結果を得た。
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