Fugu-MT 論文翻訳(概要): Survey of Genetic and Differential Evolutionary Algorithm Approaches to Search Documents Based On Semantic Similarity

論文の概要: Survey of Genetic and Differential Evolutionary Algorithm Approaches to Search Documents Based On Semantic Similarity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11751v1
Date: Tue, 15 Jul 2025 21:30:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.15978
Title: Survey of Genetic and Differential Evolutionary Algorithm Approaches to Search Documents Based On Semantic Similarity
Title（参考訳）: 意味的類似性に基づく検索文書に対する遺伝的・微分進化的アルゴリズムのアプローチに関する調査
Authors: Chandrashekar Muniyappa, Eunjin Kim,
Abstract要約: 本調査では,テキストのセマンティックな類似性に基づく文書検索の最近の進歩について検討する。遺伝的および微分進化的計算アルゴリズムに焦点をあてる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20482269513546453
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Identifying similar documents within extensive volumes of data poses a significant challenge. To tackle this issue, researchers have developed a variety of effective distributed computing techniques. With the advancement of computing power and the rise of big data, deep neural networks and evolutionary computing algorithms such as genetic algorithms and differential evolution algorithms have achieved greater success. This survey will explore the most recent advancements in the search for documents based on their semantic text similarity, focusing on genetic and differential evolutionary computing algorithms.
Abstract（参考訳）: 大量のデータの中で類似の文書を識別することは、大きな課題となる。この問題に対処するため、研究者は様々な効率的な分散コンピューティング技術を開発した。計算能力の進歩とビッグデータの台頭により、ディープニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムや微分進化アルゴリズムのような進化的コンピューティングアルゴリズムは大きな成功を収めた。本調査では, 遺伝的および微分進化的計算アルゴリズムを中心に, 意味的テキストの類似性に基づく文書検索の最新の進歩について検討する。

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