Vi presenterar AutoExtend, ett system som kombinerar ord inbäddningar med semantiska resurser genom att lära inbäddningar för icke-ord objekt som synset och enheter och lärande ord inbäddningar som införlivar semantisk information från resursen. Metoden bygger på kodning och avkodning av ordet inbäddningar och är flexibel genom att det kan ta alla ord inbäddningar som indata och inte behöver en ytterligare utbildning corpus. De erhållna inbäddningarna lever i samma vektorutrymme som ingångsordet inbäddningar. En sparsam tensor formalisering garanterar effektivitet och parallellisering. Vi använder WordNet, GermaNet och Freebase som semantiska resurser. AutoExtend uppnår state-of-the-art prestanda på Word-in-Context Likhet och Word Sense Disambiguation uppgifter.
REF presenterar ett system för inlärning inbäddningar för icke-ord objekt som synset, lexemes, och enheter för lexiska resurser som WordNet.
AutoExtend: Combining Word Embeddings with Semantic Resources
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}