Distribuerade ord inbäddade har visat överlägsna prestationer i många naturliga språkbearbetning (NLP) uppgifter. Deras prestationer varierar dock avsevärt mellan olika uppgifter, vilket innebär att ordet inbäddningar som man lärt sig genom dessa metoder fångar upp kompletterande aspekter av lexisk semantik. Därför anser vi att det är viktigt att kombinera det befintliga ordet inbäddningar för att producera mer exakta och kompletta meta-bäddar av ord. För detta ändamål föreslår vi en oövervakad lokalt linjär meta-bäddande inlärningsmetod som tar förtränade ord inbäddningar som ingång, och producerar mer exakta meta inbäddningar. Till skillnad från tidigare föreslagna meta-inbäddade inlärningsmetoder som lär sig en global projektion över alla ord i ett ordförråd, är vår föreslagna metod känslig för skillnaderna i lokala områden i det enskilda källordet inbäddningar. Dessutom visar vi att vektorkonkatering, en tidigare föreslagen mycket konkurrenskraftig grundmetod för integrering av ordinslag, kan härledas som ett specialfall för den föreslagna metoden. Experimentella resultat på semantisk likhet, ord analogi, relationsklassificering, och korta textklassificeringsuppgifter visar att våra meta-inbäddningar avsevärt överträffar tidigare metoder i flera referensdataset, vilket skapar ett nytt toppmodernt för meta-inbäddningar.
Bollegala m.fl. REF övervägde skillnaden i lokala bostadsområden av källinbäddningar, och föreslog en lokalt linjär meta-inbäddning modell.
Think Globally, Embed Locally --- Locally Linear Meta-embedding of Words
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}