論文の概要: An empirical investigation into the properties of standard word embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23675v1
• Date: Sun, 26 Jul 2026 14:21:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.185203
• Title: An empirical investigation into the properties of standard word embeddings
• Title（参考訳）: 標準単語埋め込みの特性に関する実証的研究
• Abstract要約: 連続ベクトル空間への単語列の埋め込みは、自然言語処理における最も重要な発展の1つである。 本論では,単語埋め込みの計算に提案されている様々なメカニズムについて概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1066048003460524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The embedding of word sequences into continuous vector spaces has been one of the most important developments in Natural Language Processing in the recent past. Such embeddings have found application in areas such as Automatic Speech Recognition, Machine Translation, Sentiment Analysis and many more. This essay reviews the various mechanisms that have been proposed for the calculation of word embeddings, investigates popular toolkits and embedding matrices that are available in the public domain, and experiments with one or more selected implementations to better understand their characteristics. La représentation vectorielle continue de mots a été l'un des développements les plus importants dans le domaine du traitement automatique du langage naturel au cours des dernières années. Ces représentations ont trouvé application dans des domaines tels que la reconnaissance vocale, la traduction automatique, l'analyse des sentiments, etc. Ce travail passe en revue les différents mécanismes proposés pour le calcul de ces vecteurs de mots, étudie les kits d'outils populaires et les matrices disponibles publiquement en ligne, et expérimente avec une ou plusieurs implémentations sélectionnées pour mieux comprendre leurs caractéristiques.
• Abstract（参考訳）: 連続ベクトル空間への単語列の埋め込みは、近年の自然言語処理における最も重要な発展の1つである。 このような埋め込みは、自動音声認識、機械翻訳、知覚分析など多くの分野で応用されている。 このエッセイでは,単語埋め込みの計算のために提案された様々なメカニズムを概説し,パブリックドメインで利用可能な一般的なツールキットや組込み行列について検討し,その特性をよりよく理解するために1つ以上の実装を用いて実験を行った。 歴史に残る歴史は、歴史に残ることであり、また重要なことでもある。 音響・音響・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気・電気) 原文(投稿日:2012/09/11)へのリンク 原文(投稿日:2012/11/12)へのリンク 原文(投稿日:2012/11)へのリンク 原文(投稿日:2012/11/12)へのリンク 原文(翻訳) 原文(翻訳) 原文(翻訳) 原文(翻訳) 原文(翻訳) 原文(翻訳) 原文(翻訳) 原文(翻訳)

関連論文リスト

• CAST: Corpus-Aware Self-similarity Enhanced Topic modelling [16.562349140796115]
  CAST: Corpus-Aware Self-similarity Enhanced Topic modelling, a novel topic modelling methodを紹介する。 機能的単語が候補話題語として振る舞うのを防ぐための効果的な指標として自己相似性を見出した。 提案手法は,生成したトピックの一貫性と多様性,およびノイズの多いデータを扱うトピックモデルの能力を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T15:27:11Z)
• NSOAMT -- New Search Only Approach to Machine Translation [0.0]
  機械翻訳に対する新しい検索のみのアプローチ」が採用され、他の技術の遅さと不正確さに対処した。 この考え方は、特定の意味的意味を組み合わす単語のインクリメンタルな集合をインデクシングすることによって、ネイティブ言語レコードと翻訳言語との対応プロセスを作成することができるソリューションを開発することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T11:12:21Z)
• Analysis of the Evolution of Advanced Transformer-Based Language Models: Experiments on Opinion Mining [0.5735035463793008]
  本稿では,最先端のトランスフォーマーに基づく言語モデルの意見マイニングにおける挙動について検討する。 私たちの比較研究は、フォーカスするアプローチに関して、プロダクションエンジニアがリードし、道を開く方法を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T01:10:50Z)
• Syntax and Semantics Meet in the "Middle": Probing the Syntax-Semantics Interface of LMs Through Agentivity [68.8204255655161]
  このような相互作用を探索するためのケーススタディとして,作用性のセマンティックな概念を提示する。 これは、LMが言語アノテーション、理論テスト、発見のためのより有用なツールとして役立つ可能性を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T16:24:01Z)
• Self-Supervised Speech Representation Learning: A Review [105.1545308184483]
  自己教師付き表現学習法は、幅広いタスクやドメインに利益をもたらす単一の普遍的モデルを約束する。 音声表現学習は、生成的、コントラスト的、予測的という3つの主要なカテゴリで同様の進歩を経験している。 本稿では,自己指導型音声表現学習のアプローチと,他の研究領域との関係について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-21T16:52:57Z)
• More Romanian word embeddings from the RETEROM project [0.0]
  単語埋め込み」は、単語のベクトル表現を自動的に学習する。 使用可能な単語埋め込みセットをオープンアクセス可能な大規模ライブラリを開発する計画である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-21T06:05:12Z)
• Sentiment analysis in tweets: an assessment study from classical to modern text representation models [59.107260266206445]
  Twitterで公開された短いテキストは、豊富な情報源として大きな注目を集めている。 非公式な言語スタイルや騒々しい言語スタイルといったそれらの固有の特徴は、多くの自然言語処理(NLP)タスクに挑戦し続けている。 本研究では,22データセットの豊富なコレクションを用いて,ツイートに表される感情を識別する既存言語モデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-29T21:05:28Z)
• Curious Case of Language Generation Evaluation Metrics: A Cautionary Tale [52.663117551150954]
  イメージキャプションや機械翻訳などのタスクを評価するデファクトメトリクスとして、いくつかの一般的な指標が残っている。 これは、使いやすさが原因でもあり、また、研究者がそれらを見て解釈する方法を知りたがっているためでもある。 本稿では,モデルの自動評価方法について,コミュニティにより慎重に検討するよう促す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-26T13:57:20Z)
• Intrinsic Probing through Dimension Selection [69.52439198455438]
  現代のほとんどのNLPシステムは、様々なタスクにおいて驚くほど高いパフォーマンスが得られる事前訓練された文脈表現を使用している。 このような高いパフォーマンスは、ある種の言語構造がこれらの表現に根ざしない限りはあり得ず、それを探究する研究が盛んに行われている。 本稿では,言語情報が表現内でどのように構造化されているかを示す内在的探索と,先行研究で広く普及している外在的探索とを区別し,抽出に成功したことを示すことによって,そのような情報の存在を主張するのみである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T15:21:08Z)
• A Comparative Study on Structural and Semantic Properties of Sentence Embeddings [77.34726150561087]
  本稿では,関係抽出に広く利用されている大規模データセットを用いた実験セットを提案する。 異なる埋め込み空間は、構造的および意味的特性に対して異なる強度を持つことを示す。 これらの結果は,埋め込み型関係抽出法の開発に有用な情報を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-23T15:45:32Z)
• Learning Universal Representations from Word to Sentence [89.82415322763475]
  この研究は普遍的な表現学習、すなわち一様ベクトル空間における言語単位の異なるレベルへの埋め込みを導入し、探求する。 本稿では, 単語, 句, 文の観点から, 類似したデータセットを構築するためのアプローチを提案する。 適切なトレーニング設定を組み込んだよく訓練されたトランスフォーマーモデルが、効果的に普遍的な表現が得られることを実証的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-10T03:53:18Z)
• Analyzing autoencoder-based acoustic word embeddings [37.78342106714364]
  音響単語埋め込み(AWEs)は、その音響的特徴を符号化した単語の表現である。 本研究では,6言語でシーケンス・ツー・シーケンス・エンコーダ・デコーダモデルにより学習したAWE空間の基本特性を解析する。 AWEは、人間の音声処理と語彙アクセスに関する様々な研究で報告されたパターンと同様、単語の発症バイアスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-03T16:11:57Z)

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。