Vektor-rymd ord representationer har varit mycket framgångsrik under de senaste åren på att förbättra prestanda för en mängd olika NLP uppgifter. Men, gemensamt för de flesta befintliga verk, ord betraktas som oberoende enheter utan något uttryckligt samband mellan morfologiskt relaterade ord som modelleras. Som ett resultat är sällsynta och komplexa ord ofta dåligt uppskattade, och alla okända ord representeras på ett ganska grovt sätt med bara en eller några vektorer. Detta dokument tar upp denna brist genom att föreslå en ny modell som kan skapa representationer för morfologiskt komplexa ord från deras morfem. Vi kombinerar rekursiva neurala nätverk (RNNs), där varje morpheme är en grundläggande enhet, med neurala språkmodeller (NLMs) att överväga kontextuell information i lärande morfologiskt medvetna ord representationer. Våra lärda modeller överträffar befintliga ordrepresentationer med god marginal på ordliknande uppgifter i många datauppsättningar, bland annat en ny datauppsättning som vi introducerar med fokus på sällsynta ord för att komplettera befintliga ord på ett intressant sätt.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF använde morfologiska rekursiva neurala nätverk (RNN) för att konstruera representation för ett ord med hjälp av dess morphemes.
Better Word Representations with Recursive Neural Networks for Morphology
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}