Vi presenterar Siamese Continuous Bag of Words (Siamese CBOW) modell, ett neuralt nätverk för effektiv uppskattning av högkvalitativa mening inbäddningar. Att i genomsnitt inbädda ord i en mening har visat sig vara ett förvånansvärt framgångsrikt och effektivt sätt att få in meningar. Men ord inbäddningar tränas med de metoder som för närvarande finns tillgängliga är inte optimerade för uppgiften att mening representation, och därmed sannolikt att vara suboptimal. Siamese CBOW hanterar detta problem genom att träna ord inbäddningar direkt i syfte att vara genomsnittliga. Det underliggande neurala nätverket lär sig ord inbäddade genom att förutsäga, från en mening representation, dess omgivande meningar. Vi visar robustheten i Siamese CBOW-modellen genom att utvärdera den på 20 datauppsättningar från en mängd olika källor.
Siamese CBOW REF lär sig ord inbäddningar så att vi exakt kan beräkna mening inbäddningar genom att i genomsnitt ordet inbäddningar.
Siamese CBOW: Optimizing Word Embeddings for Sentence Representations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}