Många moderna NLP-system förlitar sig på ordinslag, tidigare utbildade på ett oövervakat sätt på stora corpora, som basfunktioner. Ansträngningar att skaffa inbäddningar för större delar av texten, till exempel meningar, har emellertid inte varit så framgångsrika. Flera försök att lära sig oövervakade framställningar av meningar har inte nått tillfredsställande resultat för att bli allmänt antagna. I denna uppsats visar vi hur universella mening representationer tränas med hjälp av övervakade data från Stanford Natural Language Inference dataset kan konsekvent överträffa oövervakade metoder som SkipThought vektorer (Kiros et al., 2015) på ett brett spektrum av överföringsuppgifter. Ungefär som hur datorseende använder ImageNet för att få funktioner, som sedan kan överföras till andra uppgifter, tenderar vårt arbete att indikera lämpligheten av naturligt språk slutsatser för överföring lärande till andra NLP uppgifter. Vår kodare är offentligt tillgänglig 1.
I REF föreslogs att man skulle dra slutsatser genom att lära sig meningsrepresentationer om uppgifter som rör naturligt språk.
Supervised Learning of Universal Sentence Representations from Natural Language Inference Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}