Vi introducerar en ny latent vektorrymdmodell som tillsammans lär sig latenta framställningar av ord, e-handelsprodukter och en kartläggning mellan de två utan behov av uttryckliga kommentarer. Modellens kraft ligger i dess förmåga att direkt modellera det diskriminerande förhållandet mellan produkter och ett visst ord. Vi jämför vår metod med befintliga latenta vektorrymdsmodeller (LSI, LDA och word2vec) och utvärderar den som en funktion i en inlärningsmiljö. Vår latenta vektorrymdmodell uppnår sin förbättrade prestanda när den lär sig bättre produktrepresentationer. Dessutom drar kartläggningen från ord till produkter och ordrepresentationerna direkt nytta av de fel som sprids tillbaka från produktrepresentationerna under parameteruppskattningen. Vi ger en fördjupad analys av prestandan hos vår modell och analyserar strukturen på de inlärda representationerna.
Van Gysel m.fl. REF introducerar en latent vektorrymdsmodell för att lära sig de distribuerade representationerna av ord, produkter och en kartläggning mellan dem.
Learning Latent Vector Spaces for Product Search
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}