Attribut av ord och relationer mellan två ord är centrala för många uppgifter inom artificiell intelligens såsom kunskapsrepresentation, likhetsmätning och analog upptäckt. Ofta när två ord har en eller flera gemensamma egenskaper, är de förenade med några semantiska relationer. Å andra sidan, om det finns många semantiska relationer mellan två ord, kan vi förvänta oss att några av egenskaperna hos det ena av orden ärvs av det andra. Motiverad av denna nära koppling mellan attribut och relationer, med tanke på en relationsdiagram där ord är sammankopplade via många semantiska relationer, föreslår vi en metod för att lära sig en latent representation för de enskilda orden. Den föreslagna metoden tar inte bara hänsyn till sammanfallande ord som gjorts genom befintliga metoder för ordrepresentationsinlärning, utan också till de semantiska relationer där två ord förekommer samexisterande. För att utvärdera riktigheten av ordet representationer lärt sig med den föreslagna metoden, använder vi de inlärda ord representationer för att lösa semantiska ord analogi problem. Våra experimentella resultat visar att det är möjligt att lära sig bättre ordrepresentationer genom att använda semantiska semantik mellan ord.
Bollegala m.fl. I REF föreslogs en metod som tar hänsyn till semantiska relationer där de samexisterar för att lära sig ordrepresentationer.
Learning Word Representations from Relational Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}