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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

A Quality Analysis of the BiLSTM Encoder Decoder Model with Modified J-Divergence for Sentences with Different Complexities

http://hdl.handle.net/10228/0002001337
http://hdl.handle.net/10228/0002001337
47adab88-5dc4-4a6b-b0ea-661bcab9417f
名前 / ファイル ライセンス アクション
10448549.pdf 10448549.pdf (2.1 MB)
アイテムタイプ 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-02-17
タイトル
タイトル A Quality Analysis of the BiLSTM Encoder Decoder Model with Modified J-Divergence for Sentences with Different Complexities
言語 en
その他のタイトル
その他のタイトル A QUALITY ANALYSIS OF THE BILSTM ENCODER DECODER MODEL WITH MODIFIED J-DIVERGENCE FOR SENTENCES WITH DIFFERENT COMPLEXITIES
言語 en
著者 Shrivastava, Manu

× Shrivastava, Manu

en Shrivastava, Manu

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我妻, 広明

× 我妻, 広明

WEKO 30799
e-Rad_Researcher 60392180
Scopus著者ID 6603005439
九工大研究者情報 358

en Wagatsuma, Hiroaki

ja 我妻, 広明

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著作権関連情報
権利情報 ICIC International Copyright (c) 2024
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The rapid increase in the field of artificial intelligence has made machines capable of making intelligent decisions. Machines can now recognize patterns and support human intelligent activities, and one of the main sources for machines to learn is natural languages. Natural languages are complex and sentences can have different structures, difficult for a machine to understand. A formal way to represent language is ontology, and ontology organizes information as a triple and set of rules. The task of extracting triples from various sources such as text documents, or web pages is termed as ontology population task that can be formulated either as a classification or a translation task. In both these tasks data from an unknown probability distribution is fed to a neural network that generates another probability distribution parametrized by network weight, and the objective here is to minimize the distance between two probability distributions by minimizing some loss function. In this research, we proposed a modified version of Jeffreys divergence as a learning method for machines to improve the ontology population task. We also analyze the performance of the neural network model based on different structures of sentences used for training and propose data selection method for improving model performance.
言語 en
書誌情報 en : ICIC Express Letters: An international journal of research and surveys

巻 18, 号 7, p. 721-729, 発行日 2024-07
出版社
出版者 ICIC International
言語 en
キーワード
主題Scheme Other
主題 KL divergence
キーワード
主題Scheme Other
主題 Jeffreys divergence
キーワード
主題Scheme Other
主題 RDF
キーワード
主題Scheme Other
主題 Information retrieval
キーワード
主題Scheme Other
主題 Sentence structure
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.24507/icicel.18.07.721
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1881-803X
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/358_ja.html
論文ID(連携)
値 10448549
連携ID
値 13018
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Ver.1 2025-02-17 07:05:27.218257
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