I detta dokument introducerar vi en tillämpning av matris factorization för att producera corpus-deriverade, fördelningsmodeller av semantik som visar kognitiv rimlighet. Vi finner att ordrepresentationer inlärda av non-Negative Sparse Embedding (NNSE), en variant av matris factorization, är glesa, effektiva och mycket tolkningsbara. Såvitt vi vet är detta det första tillvägagångssättet som ger semantisk representation av ord som tillfredsställer dessa tre önskvärda egenskaper. Även om omfattande experimentella utvärderingar av flera verkliga uppgifter och datauppsättningar visar vi att de semantiska modeller som NNSE lärt sig är överlägsna andra state-of-the-art basics.
REF föreslog NNSE (icke-Negativ Sparse Embeddings) för att lära sig tolkningsbara ord inbäddade.
Learning Effective and Interpretable Semantic Models using Non-Negative Sparse Embedding
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}