論文の概要: Attention Mechanism and Context Modeling System for Text Mining Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04216v1
• Date: Thu, 8 Aug 2024 04:52:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 16:40:03.138650
• Title: Attention Mechanism and Context Modeling System for Text Mining Machine Translation
• Title（参考訳）: テキストマイニング機械翻訳における注意機構とコンテキストモデリングシステム
• Authors: Shi Bo, Yuwei Zhang, Junming Huang, Sitong Liu, Zexi Chen, Zizheng Li,
• Abstract要約: Transformerモデルは、並列計算能力とマルチヘッドアテンション機構により、機械翻訳タスクでよく機能する。 高度に複雑な言語構造を扱う際に、文脈の曖昧さや局所的な特徴を無視することがある。 この表現にはK-Meansアルゴリズムが組み込まれており、入力されたテキスト項目の語彙とイディオムを階層化するのに使われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.43947739222955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper advances a novel architectural schema anchored upon the Transformer paradigm and innovatively amalgamates the K-means categorization algorithm to augment the contextual apprehension capabilities of the schema. The transformer model performs well in machine translation tasks due to its parallel computing power and multi-head attention mechanism. However, it may encounter contextual ambiguity or ignore local features when dealing with highly complex language structures. To circumvent this constraint, this exposition incorporates the K-Means algorithm, which is used to stratify the lexis and idioms of the input textual matter, thereby facilitating superior identification and preservation of the local structure and contextual intelligence of the language. The advantage of this combination is that K-Means can automatically discover the topic or concept regions in the text, which may be directly related to translation quality. Consequently, the schema contrived herein enlists K-Means as a preparatory phase antecedent to the Transformer and recalibrates the multi-head attention weights to assist in the discrimination of lexis and idioms bearing analogous semantics or functionalities. This ensures the schema accords heightened regard to the contextual intelligence embodied by these clusters during the training phase, rather than merely focusing on locational intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トランスフォーマーパラダイムを基盤として,K-means分類アルゴリズムを革新的に融合させ,スキーマの文脈的理解能力を増強する新しいアーキテクチャスキーマを提案する。 トランスモデルは、並列計算能力とマルチヘッドアテンション機構により、機械翻訳タスクにおいてよく機能する。 しかし、高度に複雑な言語構造を扱う際には、文脈の曖昧さや局所的な特徴を無視することがある。 この制約を回避するために、この博覧会では、入力されたテキスト物の語彙とイディオムを階層化するために使用されるK-Meansアルゴリズムを導入し、言語の構造と文脈知性の優れた識別と保存を容易にする。 この組み合わせの利点は、K-Meansがテキスト中のトピックや概念領域を自動的に発見できる点である。 これにより、このスキーマは、トランスフォーマーに先行する準備段階としてK-Meansを登録し、マルチヘッド注意重みを補正し、類似の意味論または機能を有する語彙や慣用句の識別を支援する。 これにより、スキーマは、単に位置インテリジェンスにフォーカスするのではなく、トレーニングフェーズ中にこれらのクラスタによって具現化されたコンテキストインテリジェンスに対して高められる。

関連論文リスト

• Spatial Semantic Recurrent Mining for Referring Image Segmentation [63.34997546393106]
  高品質なクロスモーダリティ融合を実現するために,Stextsuperscript2RMを提案する。 これは、言語特徴の分散、空間的意味的再帰的分離、パーセマンティック・セマンティック・バランシングという三部作の作業戦略に従う。 提案手法は他の最先端アルゴリズムに対して好適に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-15T00:17:48Z)
• Inducing Systematicity in Transformers by Attending to Structurally Quantized Embeddings [60.698130703909804]
  トランスフォーマーは、複雑なデータセットでトレーニングされた後、構造と実体の新規な構成に一般化する。 本稿では,SQ-Transformerを提案する。 SQ-Transformerは,複数の低複雑さ意味解析および機械翻訳データセット上で,バニラ変換器よりも強い構成一般化を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T15:53:15Z)
• Graph-Induced Syntactic-Semantic Spaces in Transformer-Based Variational AutoEncoders [5.037881619912574]
  本稿では,トランスフォーマーを用いたVAEにおける構造構文注入のための潜時空間分離法について検討する。 具体的には、グラフベースおよびシーケンシャルモデルの統合により、符号化段階で構文構造をどのように活用するかを検討する。 我々の経験的評価は、自然言語文と数学的表現に基づいて行われ、提案したエンドツーエンドのVAEアーキテクチャにより、潜在空間の全体構造がより良くなることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T22:47:23Z)
• A Transformer-based Approach for Arabic Offline Handwritten Text Recognition [0.0]
  オフラインのアラビア文字を認識できるアーキテクチャを2つ導入する。 私たちのアプローチは言語依存をモデル化することができ、注意機構のみに依存するので、より並列化可能で、より複雑ではありません。 アラビアKHATTデータセットの評価は,提案手法が現在の最先端手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T17:51:52Z)
• Neuro-Symbolic Causal Reasoning Meets Signaling Game for Emergent Semantic Communications [71.63189900803623]
  創発的SCシステムフレームワークを提案し,創発的言語設計のためのシグナリングゲームと因果推論のためのニューロシンボリック(NeSy)人工知能(AI)アプローチで構成されている。 ESCシステムは、意味情報、信頼性、歪み、類似性の新たな指標を強化するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T15:33:37Z)
• SIM-Trans: Structure Information Modeling Transformer for Fine-grained Visual Categorization [59.732036564862796]
  本稿では,オブジェクト構造情報を変換器に組み込んだSIM-Trans(Structure Information Modeling Transformer)を提案する。 提案した2つのモジュールは軽量化されており、任意のトランスフォーマーネットワークにプラグインでき、エンドツーエンドで容易に訓練できる。 実験と解析により,提案したSIM-Transが細粒度視覚分類ベンチマークの最先端性能を達成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-31T03:00:07Z)
• Improving Transformer-based Conversational ASR by Inter-Sentential Attention Mechanism [20.782319059183173]
  本稿では,会話音声認識のためのトランスフォーマーに基づくエンドツーエンドアーキテクチャにおいて,文間情報を明示的にモデル化することを提案する。 提案手法は,複数のオープンソースの対話コーパスに対して有効であり,提案手法は発話レベル変換器を用いたASRモデルから連続的に性能を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-02T17:17:47Z)
• Multilingual Extraction and Categorization of Lexical Collocations with Graph-aware Transformers [86.64972552583941]
  我々は,グラフ対応トランスフォーマアーキテクチャにより拡張されたBERTに基づくシーケンスタグ付けモデルを提案し,コンテキストにおけるコロケーション認識の課題について評価した。 以上の結果から, モデルアーキテクチャにおける構文的依存関係を明示的に符号化することは有用であり, 英語, スペイン語, フランス語におけるコロケーションのタイプ化の差異について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T16:47:37Z)
• Unsupervised Word Translation Pairing using Refinement based Point Set Registration [8.568050813210823]
  単語埋め込みの言語間アライメントは、言語間の知識伝達において重要な役割を果たす。 現在の教師なしのアプローチは、言語にまたがる単語埋め込み空間の幾何学的構造における類似性に依存している。 本稿では,バイリンガル単語の共有ベクトル空間への埋め込みを教師なしでマッピングするBioSpereを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T09:51:29Z)
• Unsupervised Distillation of Syntactic Information from Contextualized Word Representations [62.230491683411536]
  我々は,ニューラルネットワーク表現における意味論と構造学の非教師なしの絡み合いの課題に取り組む。 この目的のために、構造的に類似しているが意味的に異なる文群を自動的に生成する。 我々は、我々の変換クラスタベクトルが、語彙的意味論ではなく構造的特性によって空間に現れることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-11T15:13:18Z)

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。