Vi föreslår en ny klass av metoder för att lära vektorutrymme inbäddningar av enheter. Medan de flesta befintliga metoder fokuserar på modellering likhet, vårt främsta mål är att lära inbäddningar som är tolkningsbara, i den meningen att frågetermer har en direkt geometrisk representation i vektorutrymmet. Intuitivt vill vi ha alla enheter som har viss egendom (dvs. För vilka en viss term är relevant) skall vara belägen i någon väl avgränsad region i utrymmet. uppnås genom att införa maxmarginalbegränsningar som härrör från en påse ord representation av enheterna. E resulterande vektor utrymmen ger oss ett naturligt fordon för att identifiera enheter som har en given egendom (eller rangordna dem efter hur mycket de har egenskapen), och omvänt, för att beskriva vad en viss uppsättning av enheter har gemensamt. Som vi visar i våra experiment, våra modeller leder till en väsentlig vara er prestanda i en rad entitetsorienterade sökuppgifter, såsom lista slutförande och rankning av företag.
Metoder som fokuserar på att bygga tolkningsbara representationer inkluderar MEM-BER REF som lär sig enhet inbäddning med hjälp av maxmarginal begränsningar för att koda desideratum som (salient) egenskaper enheter bör ha en enkel geometrisk representation i den enhet inbäddning.
MEmbER: Max-Margin Based Embeddings for Entity Retrieval
{'venue': "SIGIR '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}