A Thorough Investigation into the Application of Deep CNN for Enhancing Natural Language Processing Capabilities

要約

自然言語処理 (NLP) は、機械翻訳や感情分析などの分野で広く使用されています。
ただし、従来の NLP モデルは精度と効率の点で苦労しています。
このペーパーでは、これらの問題に対処するために、深層畳み込みニューラル ネットワーク (DCNN) を NLP に導入します。
この研究では、DCNN、機械学習 (ML) アルゴリズム、敵対的生成ネットワーク (GAN) を統合することで、言語理解を向上させ、曖昧さを減らし、タスクのパフォーマンスを向上させています。
高性能 NLP モデルは、従来のモデルと比較して、セグメンテーション精度が 10% 向上し、再現率が 4% 向上しました。
この統合されたアプローチは、単語の分割、品詞のタグ付け、機械翻訳、テキスト分類などのタスクに優れており、より優れた認識精度と処理効率を提供します。

要約(オリジナル)

Natural Language Processing (NLP) is widely used in fields like machine translation and sentiment analysis. However, traditional NLP models struggle with accuracy and efficiency. This paper introduces Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) into NLP to address these issues. By integrating DCNN, machine learning (ML) algorithms, and generative adversarial networks (GAN), the study improves language understanding, reduces ambiguity, and enhances task performance. The high-performance NLP model shows a 10% improvement in segmentation accuracy and a 4% increase in recall rate compared to traditional models. This integrated approach excels in tasks such as word segmentation, part-of-speech tagging, machine translation, and text classification, offering better recognition accuracy and processing efficiency.

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