Explicit koncept rymdmodeller har visat sig vara effektiva för text representation i många naturliga språk och text gruv tillämpningar. Tanken är att inbädda textstrukturer i ett semantiskt utrymme av begrepp som fångar de viktigaste idéerna, objekten och egenskaperna hos dessa strukturer. Den så kallade påse-of-concepts (BoC) representation lider av data gleshet orsakar låg likhet poäng mellan liknande texter på grund av låg begrepp överlappning. För att ta itu med detta problem föreslår vi två neurala inbäddningsmodeller för att lära sig kontinuerliga konceptvektorer. När de lärt sig, föreslår vi en effektiv vektoraggregation metod för att generera helt kontinuerlig BoC representationer. Vi utvärderar vårt koncept inbäddning modeller på tre uppgifter: (1) mätning enhet semantisk relevans och ranking där vi uppnår 1,6% förbättring i korrelation poäng, (2) dataless koncept kategorisering där vi uppnår state-of-the-art prestanda och minska kategorisering felfrekvensen med mer än 5% jämfört med fem tidigare ord och enhet inbäddning modeller, och (3) dataless dokument klassificering där våra modeller överträffar de glesa BoC representationer. Dessutom, genom att utnyttja vår effektiva linjära tid vektoraggregation metod, uppnår vi bättre noggrannhet poäng med mycket mindre koncept dimensioner jämfört med tidigare BoC förtätning metoder som fungerar i polynom tid och kräver hundratals dimensioner i BoC representation.
Shalaby och Zadrozny föreslog en lösning för inbäddning av datalös dokumentklassificering REF.
Learning concept embeddings for dataless classification via efficient bag-of-concepts densification
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}