Tidigare arbete har modellerat ordens komposition genom att skapa teckennivåmodeller av betydelse, vilket minskar problemen med gleshet för sällsynta ord. Men i många skriftliga system har kompositionaliteten en effekt även på teckennivån: betydelsen av ett tecken härleds av summan av dess delar. I detta papper modellerar vi denna effekt genom att skapa inbäddningar för tecken baserat på deras visuella egenskaper, skapa en bild för karaktären och köra den genom ett konvolutionellt neuralt nätverk för att producera en visuell karaktär inbäddning. Experiment på en textklassificering uppgift visar att en sådan modell möjliggör bättre behandling av fall med sällsynta tecken på språk som kinesiska, japanska och koreanska. Dessutom visar kvalitativa analyser att vår föreslagna modell lär sig att fokusera på de delar av karaktärer som bär semantiskt innehåll, vilket resulterar i inbäddningar som är sammanhängande i visuellt utrymme.
Ur ett annat perspektiv ger REF ett nytt sätt att automatiskt extrahera teckennivåfunktioner, skapa en bild för karaktären och köra den genom ett konvolutionellt neuralt nätverk för att producera en visuell karaktär inbäddning.
Learning Character-level Compositionality with Visual Features
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}