Motiv som domänanpassning, överföringsinlärning och funktionsinlärning har ökat intresset för att framkalla inbäddningar för sällsynta eller osynliga ord, n-gram, synset och andra textfunktioner. Denna uppsats introducerar à la carte inbäddning, ett enkelt och allmänt alternativ till de vanliga ord 2vec-baserade metoder för att bygga sådana representationer som bygger på senaste teoretiska resultat för GloVe-liknande inbäddningar. Vår metod bygger främst på en linjär omvandling som är effektivt lärbar med pretränade ordvektorer och linjär regression. Denna transform är tillämplig "i farten" i framtiden när en ny textfunktion eller sällsynta ord påträffas, även om endast ett enda användningsexempel är tillgängligt. Vi introducerar en ny datauppsättning som visar hur à la carte-metoden kräver färre exempel på ord i sammanhang för att lära sig högkvalitativa inbäddningar och vi får toppmoderna resultat på en non-uppgift och några oövervakade dokumentklassificeringsuppgifter.
REF införde a la carte, som förstärker additivmetoden genom en linjär omvandling av kontexten inbäddning.
A La Carte Embedding: Cheap but Effective Induction of Semantic Feature Vectors
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}