Nyligen har forskare visat att både kinesiska ord och dess komponenttecken ger rik semantisk information när man lär sig kinesiska ord inbäddningar. Men de ignorerade den semantiska likheten mellan komponenttecken i ett ord. I denna artikel lär vi oss teckens semantiska bidrag till ett ord genom att utnyttja likheten mellan ett ord och dess beståndsdelar med de semantiska kunskaper som erhållits från andra språk. Vi föreslår en likhetsbaserad metod för att lära sig kinesiska ord och tecken inbäddningar gemensamt. Denna metod är också kapabel att disambiguating kinesiska tecken och särskilja icke-kompositionella kinesiska ord. Experiment om ordlikhet och textklassificering visar hur effektiv vår metod är.
I REF föreslås en likhetsbaserad karaktärsförstärkt modell för inbäddning av ord (Scwe), där likheten mellan ett ord och dess beståndsdelar utnyttjas med de semantiska kunskaper som erhållits från andra språk.
Improve Chinese Word Embeddings by Exploiting Internal Structure
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}