論文の概要: Deep Learning and Machine Learning -- Natural Language Processing: From Theory to Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05026v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 09:35:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 08:33:26.340300
• Title: Deep Learning and Machine Learning -- Natural Language Processing: From Theory to Application
• Title（参考訳）: ディープラーニングと機械学習 - 自然言語処理 - 理論から応用まで
• Authors: Keyu Chen, Cheng Fei, Ziqian Bi, Junyu Liu, Benji Peng, Sen Zhang, Xuanhe Pan, Jiawei Xu, Jinlang Wang, Caitlyn Heqi Yin, Yichao Zhang, Pohsun Feng, Yizhu Wen, Tianyang Wang, Ming Li, Jintao Ren, Qian Niu, Silin Chen, Weiche Hsieh, Lawrence K. Q. Yan, Chia Xin Liang, Han Xu, Hong-Ming Tseng, Xinyuan Song, Ming Liu,
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)と大規模言語モデル(LLM)の役割に焦点を当てる。 本稿では,データ前処理技術とHugging Faceのようなフレームワークを用いたトランスフォーマーモデルの実装について論じる。 マルチリンガルデータの扱い、バイアスの低減、モデルの堅牢性確保といった課題を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.367710635990083
• License:
• Abstract: With a focus on natural language processing (NLP) and the role of large language models (LLMs), we explore the intersection of machine learning, deep learning, and artificial intelligence. As artificial intelligence continues to revolutionize fields from healthcare to finance, NLP techniques such as tokenization, text classification, and entity recognition are essential for processing and understanding human language. This paper discusses advanced data preprocessing techniques and the use of frameworks like Hugging Face for implementing transformer-based models. Additionally, it highlights challenges such as handling multilingual data, reducing bias, and ensuring model robustness. By addressing key aspects of data processing and model fine-tuning, this work aims to provide insights into deploying effective and ethically sound AI solutions.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)と大規模言語モデル(LLM)の役割に着目し,機械学習,ディープラーニング,人工知能の交わりについて検討する。 人工知能が医療から金融への分野に革命をもたらし続けている中、トークン化、テキスト分類、エンティティ認識といったNLP技術は、人間の言語を処理し理解するために不可欠である。 本稿では,データ前処理技術とHugging Faceのようなフレームワークを用いたトランスフォーマーモデルの実装について論じる。 さらに、多言語データの処理、バイアスの低減、モデルの堅牢性確保といった課題も強調されている。 データ処理とモデル微調整の重要な側面に対処することにより、この研究は、効果的で倫理的に健全なAIソリューションの展開に関する洞察を提供することを目的としている。

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