論文の概要: Advancements in Natural Language Processing: Exploring Transformer-Based Architectures for Text Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20227v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 04:45:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:22:15.042651
• Title: Advancements in Natural Language Processing: Exploring Transformer-Based Architectures for Text Understanding
• Title（参考訳）: 自然言語処理の進歩: テキスト理解のためのトランスフォーマーベースのアーキテクチャを探る
• Authors: Tianhao Wu, Yu Wang, Ngoc Quach,
• Abstract要約: 本稿では,BERT や GPT などのトランスフォーマーモデルの進歩を考察し,テキスト理解タスクにおける優れた性能に着目した。 その結果、GLUEやSQuADのようなベンチマークでは、高い計算コストなどの課題はあるものの、F1スコアが90%を超えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.484788943232674
• License:
• Abstract: Natural Language Processing (NLP) has witnessed a transformative leap with the advent of transformer-based architectures, which have significantly enhanced the ability of machines to understand and generate human-like text. This paper explores the advancements in transformer models, such as BERT and GPT, focusing on their superior performance in text understanding tasks compared to traditional methods like recurrent neural networks (RNNs). By analyzing statistical properties through visual representations-including probability density functions of text length distributions and feature space classifications-the study highlights the models' proficiency in handling long-range dependencies, adapting to conditional shifts, and extracting features for classification, even with overlapping classes. Drawing on recent 2024 research, including enhancements in multi-hop knowledge graph reasoning and context-aware chat interactions, the paper outlines a methodology involving data preparation, model selection, pretraining, fine-tuning, and evaluation. The results demonstrate state-of-the-art performance on benchmarks like GLUE and SQuAD, with F1 scores exceeding 90%, though challenges such as high computational costs persist. This work underscores the pivotal role of transformers in modern NLP and suggests future directions, including efficiency optimization and multimodal integration, to further advance language-based AI systems.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)は、トランスフォーマーベースのアーキテクチャの出現によって、機械が人間のようなテキストを理解して生成する能力を大幅に向上する、変革的な飛躍を目撃している。 本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)のような従来の手法と比較して、テキスト理解タスクにおける優れたパフォーマンスに焦点を当て、BERTやGPTのようなトランスフォーマーモデルの進歩について考察する。 テキスト長分布と特徴空間分類の確率密度関数を含む視覚的表現を通して統計特性を解析することにより、この研究はモデルが長距離依存に対処し、条件シフトに適応し、重複クラスであっても分類のための特徴を抽出する能力を強調している。 マルチホップ知識グラフ推論とコンテキスト対応チャットインタラクションの強化を含む最近の2024年の研究では、データ準備、モデル選択、事前学習、微調整、評価を含む方法論を概説した。 その結果、GLUEやSQuADのようなベンチマークでは、高い計算コストなどの課題はあるものの、F1スコアが90%を超えている。 この研究は、現代のNLPにおけるトランスフォーマーの役割を浮き彫りにして、効率最適化やマルチモーダル統合といった将来的な方向性を、言語ベースのAIシステムをさらに前進させるために提案する。

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