Distributionssemantiska modeller (DSM) har varit effektiva på att representera semantik på ordnivå, och forskning har nyligen gått vidare till att bygga distributions representationer för större segment av text. I detta dokument introducerar vi nya sätt att tillämpa kontexturval och normalisering för att variera modellens sparhet och intervallet av värden för DSM-vektorerna. Vi visar hur dessa metoder förbättrar vektorernas kvalitet och därmed resulterar i förbättrade lågdimensionella och sammansatta representationer. Vi visar dessa effekter på standard ord och fras dataset, och på en ny definition hämtning uppgift och dataset.
På senare tid har Ref tillämpat kontextval och normalisering för att förbättra kvaliteten på ordvektorer.
Improving Distributional Semantic Vectors through Context Selection and Normalisation
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}