Många former av ordrelativitet har utvecklats, vilket ger olika perspektiv på ordlikhet. Vi introducerar en Bayesian probabilistic tensor factorization modell för att syntetisera ett enda ord vektor representation och per-perspektiva linjära omvandlingar från ett antal ord likhet matriser. De resulterande ordvektorerna, när de kombineras med den per-perspektiva linjära omvandlingen, återskapar ungefär samtidigt som de legaliserar och generaliserar varje ords likhetsperspektiv. Vår metod kan kombinera manuellt skapade semantiska resurser med neurala ord inbäddningar för att separera synonymer och anonymer, och är kapabel att generalisera till ord utanför ordförrådet i ett visst perspektiv. Vi utvärderade ordet inbäddningar med GRE-antonym frågor, resultatet uppnår den toppmoderna prestanda.
Ref studerade inbäddningar som kan generalisera olika likhetsperspektiv i kombination med motsvarande linjära omvandlingar.
Word Semantic Representations using Bayesian Probabilistic Tensor Factorization
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}