Vi presenterar ett effektivt ramverk för dokumentrepresentation, Document Vector through Corruption (Doc2VecC). Doc2VecC representerar varje dokument som ett enkelt genomsnitt av ordinslag. Det säkerställer en representation som genereras som sådan fångar semantiska betydelser av dokumentet under lärande. En korruptionsmodell ingår, som introducerar en databeroende legalisering som gynnar informativa eller sällsynta ord samtidigt tvingar inbäddningar av vanliga och icke-diskriminativa att vara nära noll. Doc2VecC producerar betydligt bättre ordinslag än Word2Vec. Vi jämför Doc2VecC med flera toppmoderna dokumentrepresentationsalgoritmer. Den enkla modellarkitektur som införts av Doc2VecC matchar eller out-performerar den senaste tekniken för att generera högkvalitativa dokumentrepresentationer för känsloanalys, dokumentklassificering och semantiska relaterade uppgifter. Enkelheten i modellen möjliggör träning på miljarder ord per timme på en enda maskin. Samtidigt är modellen mycket effektiv när det gäller att skapa representationer av osynliga dokument vid provtillfället.
Chen REF utvecklade ett effektivt ramverk för dokumentrepresentation genom att helt enkelt använda ordet inbäddning i dokumentet och sedan kombinera resultatet med en korruptionsmodell som slumpmässigt tar bort en betydande mängd ord för att påskynda utbildningsprocessen.
Efficient Vector Representation for Documents through Corruption
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}