Vi föreslår en metod som anpassar grafen inbäddning tekniker (DeepWalk (Perozzi et al., 2014) och node2vec (Grover och Leskovec, 2016)) samt crosslingual vektor utrymme kartläggning metoder (Deast Squares och Canonical Correlation Analysis) för att slå samman corpus och ontologiska källor av lexisk kunskap. Vi utför också jämförande analys av de använda algoritmerna för att identifiera den bästa kombinationen för det föreslagna systemet. Vi tillämpar sedan detta på uppgiften att förbättra täckningen av ett existerande ord som inbäddar ordförråd med sällsynta och osynliga ord. Vi visar att vår teknik kan ge betydande extra täckning (över 99%), vilket leder till konsekvent resultatvinst (cirka 10% absolut vinst uppnås med W2V-GN-500K cf. §3.3) om datauppsättningen för sällsynta ordlikhet.
I REF, graf inbäddning tekniker slås samman med ord word2vec/GloVe inbäddningar för att berika dem med ontologiska källor av lexisk kunskap.
Learning Rare Word Representations using Semantic Bridging
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}