論文の概要: Word Embedding Dimension Reduction via Weakly-Supervised Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12342v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 06:36:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 18:17:30.646577
• Title: Word Embedding Dimension Reduction via Weakly-Supervised Feature Selection
• Title（参考訳）: 弱教師付き特徴選択による単語埋め込み次元削減
• Authors: Jintang Xue, Yun-Cheng Wang, Chengwei Wei, C. -C. Jay Kuo,
• Abstract要約: 語彙が大きくなるにつれて、ベクトル空間の次元は増加し、膨大なモデルサイズに繋がる。 本稿では,単語埋め込み次元の減少について検討する。 本稿では,WordFSという機能選択手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.217661429283666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a fundamental task in natural language processing, word embedding converts each word into a representation in a vector space. A challenge with word embedding is that as the vocabulary grows, the vector space's dimension increases and it can lead to a vast model size. Storing and processing word vectors are resource-demanding, especially for mobile edge-devices applications. This paper explores word embedding dimension reduction. To balance computational costs and performance, we propose an efficient and effective weakly-supervised feature selection method, named WordFS. It has two variants, each utilizing novel criteria for feature selection. Experiments conducted on various tasks (e.g., word and sentence similarity and binary and multi-class classification) indicate that the proposed WordFS model outperforms other dimension reduction methods at lower computational costs.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理の基本的なタスクとして、単語埋め込みは各単語をベクトル空間における表現に変換する。 単語埋め込みの課題は、語彙が大きくなるにつれてベクトル空間の次元が増加し、膨大なモデルサイズにつながることである。 単語ベクトルのストリングと処理は、特にモバイルエッジデバイスアプリケーションにおいて、リソースオンデマンドである。 本稿では,単語埋め込み次元の減少について検討する。 計算コストと性能のバランスをとるために,WordFS という機能選択手法を提案する。 2つのバリエーションがあり、それぞれが特徴選択の新しい基準を利用している。 様々なタスク(例えば、単語と文の類似性、バイナリとクラス分類)で実施された実験は、提案したWordFSモデルが計算コストの低い他の次元削減法よりも優れていることを示している。

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