I detta dokument föreslår vi en allmän ram för att införliva semantisk kunskap i den populära datadrivna inlärningsprocessen för ordinslag för att förbättra deras kvalitet. Inom denna ram representerar vi semantisk kunskap som många ordinära rankningsskillnader och formulerar lärandet av semantiska ordinbäddningar (SWE) som ett begränsat optimeringsproblem, där den databaserade objektiva funktionen är optimerad under förutsättning att all ordinal kunskap ojämlikhet begränsningar extraheras från tillgängliga kunskapsresurser såsom Thesaurus och WordNet. Vi har visat att detta begränsade optimeringsproblem effektivt kan lösas med den stokastiska lutning nedstigning (SGD) algoritm, även för ett stort antal ojämlikhet begränsningar. Experimentella resultat på fyra standard-NLP uppgifter, inklusive ordlikviditet åtgärd, mening slutförande, namn entitet erkännande, och TOEFL synonym val, har alla visat att kvaliteten på inlärda ord vektorer kan förbättras avsevärt efter semantisk kunskap införlivas som ojämlikhet begränsningar under inlärningsprocessen av ord inbäddningar.
Liu m.fl. REF representerar semantisk kunskap som ett antal ordinära likhetsskillnader mellan relaterade ordpar för att lära semantiska ord inbäddning (SWE).
Learning Semantic Word Embeddings based on Ordinal Knowledge Constraints
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}