論文の概要: A Thorough Investigation into the Application of Deep CNN for Enhancing Natural Language Processing Capabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15900v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 13:53:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:24:13.758721
• Title: A Thorough Investigation into the Application of Deep CNN for Enhancing Natural Language Processing Capabilities
• Title（参考訳）: 自然言語処理能力向上のための深部CNNの適用に関する詳細な調査
• Authors: Chang Weng, Scott Rood, Mehdi Ali Ramezani, Amir Aslani, Reza Zarrab, Wang Zwuo, Sanjeev Salimans, Tim Satheesh,
• Abstract要約: 本稿では,Deep Convolutional Neural Networks(DCNN)を自然言語処理に導入する。 DCNN、機械学習アルゴリズム、GAN(Generative Adversarial Network)を統合することで、言語理解を改善し、あいまいさを低減し、タスクパフォーマンスを向上させる。 高性能NLPモデルでは,セグメント化精度が10%向上し,リコール率も従来のモデルに比べて4%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Natural Language Processing (NLP) is widely used in fields like machine translation and sentiment analysis. However, traditional NLP models struggle with accuracy and efficiency. This paper introduces Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) into NLP to address these issues. By integrating DCNN, machine learning (ML) algorithms, and generative adversarial networks (GAN), the study improves language understanding, reduces ambiguity, and enhances task performance. The high-performance NLP model shows a 10% improvement in segmentation accuracy and a 4% increase in recall rate compared to traditional models. This integrated approach excels in tasks such as word segmentation, part-of-speech tagging, machine translation, and text classification, offering better recognition accuracy and processing efficiency.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は機械翻訳や感情分析などの分野で広く使われている。 しかし、従来のNLPモデルは精度と効率に苦しむ。 本稿では,これらの問題に対処するために,ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)をNLPに導入する。 DCNN、機械学習(ML)アルゴリズム、GAN(Generative Adversarial Network)を統合することで、言語理解を改善し、あいまいさを低減し、タスクパフォーマンスを向上させる。 高性能NLPモデルでは,セグメント化精度が10%向上し,リコール率も従来のモデルに比べて4%向上した。 この統合されたアプローチは、単語のセグメンテーション、音声の一部のタグ付け、機械翻訳、テキスト分類といったタスクに優れており、認識精度と処理効率が向上している。

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