Medan kontinuerliga ordinslag blir allt populärare, bygger de nuvarande modellerna enbart på linjära sammanhang. I detta arbete generaliserar vi hoppa-gram modellen med negativ provtagning infördes av Mikolov et al. Att inkludera godtyckliga sammanhang. I synnerhet utför vi experiment med beroendebaserade sammanhang och visar att de producerar markant olika inbäddningar. De beroendebaserade inbäddningar är mindre aktuella och uppvisar mer funktionell likhet än de ursprungliga skip-gram inbäddningar.
REF generalisera hoppa-gram modellen med negativ provtagning för att inkludera godtyckliga ord sammanhang, lära inbäddningar från syntaktiska sammanhang och visa att beroende-baserade inbäddningar kan fånga mer funktionell likhet än de ursprungliga hoppa-gram inbäddningar (word2vec).
Dependency-Based Word Embeddings
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}