Metoder för att representera betydelsen av ord i vektorutrymmen enbart med hjälp av den information som distribueras i textkorpora har visat sig vara mycket värdefulla i olika textbrytning och naturliga språkbearbetning (NLP) uppgifter. Dessa metoder bortser dock fortfarande från den värdefulla semantiska relationsstrukturen mellan ord i sammanfallande sammanhang. Dessa välgörande semantiska relationsstrukturer finns i manuellt skapade kunskapsbaser (KBs) såsom ontologier och semantiska lexikon, där ordens betydelse representeras genom att definiera de olika relationer som existerar bland dessa ord. Vi kombinerar kunskapen i både en corpus och en KB för att lära sig bättre ord inbäddade. I synnerhet föreslår vi en gemensam metod för ordrepresentation som använder kunskaperna i KB, och samtidigt förutser förekomsten av två ord i ett corpus-sammanhang. I synnerhet använder vi corpus för att definiera vår objektiva funktion under de relationsmässiga begränsningar som härrör från KB. Vi använder oss vidare av samexisterande statistik för att föreslå två nya tillvägagångssätt, Nearest Neighbour Expansion (NNE) och Hedged Nearest Neighbour Expansion (HNE), som dynamiskt utökar KB och därför får fler begränsningar som styr optimeringsprocessen. Våra experimentella resultat över ett brett spektrum av referensuppgifter visar att den föreslagna metoden statistiskt signifikant förbättrar noggrannheten hos det inbäddade ordet. Det överträffar en corpus-only basal och rapporterar en förbättring av ett antal tidigare föreslagna metoder som införlivar corpora och KBs i både semantiska likhets förutsägelser och ord analoga upptäckt uppgifter.
I REF föreslogs en modell för gemensamt lärande av ordinslag med hjälp av en corpus och ett kunskapsdiagram som användes för att representera betydelsen av ord i vektorrymden.
Jointly learning word embeddings using a corpus and a knowledge base
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}