检索结果-南通市图书馆

language-independent Text tokenization Using Unsupervised Deep Learning

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第1期35卷 321-334页

作者： Hanan A.Hosni Mahmoud Alaaeldin M.Hafez Eatedal Alabdulkreem Department of Computer Sciences College of Computer and Information SciencesPrincess Nourah bint Abdulrahman UniversityP.O.Box 84428Riyadh11671Saudi Arabia Department of Information Systems College of Computer and Information SciencesKing Saud UniversityRiyadhSaudi Arabia

languages–independent text tokenization can aid in classification of languages with few *** is a global research effort to generate text classification for any *** text classification is a slow ***-quently,the text summary generation of different languages,using machine text classification,has been considered in recent *** is no research on the machine text classification for many languages such as Czech,Rome,*** research proposes a cross-language text tokenization model using a Transformer *** proposed Transformer employs an encoder that has ten layers with self-attention encoding and a feedforward *** model improves the efficiency of text classification by providing a draft text classification for a number of *** also propose a novel Sub-Word tokenization model with frequent vocabulary usage in the *** Sub-Word Byte-Pair tokenization technique(SBPT)utilizes the sharing of the vocabulary of one sentence with other *** Sub-Word tokenization model enhances the performance of other Sub-Word tokenization models such pair encoding model by+10%using precision metric.

关键词： Text classification language-independent tokenization sub word tokenization

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