Vi föreslår en ny vektorrepresentation som integrerar lexikal kontrast i fördelningsvektorer och stärker de mest framträdande funktionerna för att bestämma grader av ordlikhet. De förbättrade vektorerna överträffar betydligt standardmodeller och skiljer anonymer från synonymer med en genomsnittlig precision på 0,66-0,76 över ordklasser (adjektiv, substantiv, verb). Dessutom integrerar vi de lexiska kontrastvektorerna i den objektiva funktionen hos en skip-gram-modell. I romanen inbäddas outperforms state-of-the-art modeller om att förutsäga ordlikheter i SimLex-999, och om att skilja antonymer från synonymer.
Dessutom, REF integrerad synonym och anonym information i skip-gram modellen för att förutsäga ord likhet och särskilja synonymer och anonymer.
Integrating Distributional Lexical Contrast into Word Embeddings for Antonym-Synonym Distinction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}