Metoder för att lära ord representationer med hjälp av stor text corpora har fått mycket uppmärksamhet på sistone på grund av deras imponerande prestanda i många naturliga språkbearbetning (NLP) uppgifter som semantisk likhet mätning, och ord analoga upptäckt. Trots deras framgång, dessa datadrivna ordrepresentation lärande metoder inte anser den rika semantiska relationen struktur mellan ord i en kooccurring sammanhang. Å andra sidan, redan mycket manuell ansträngning har gått in i byggandet av semantiska lexikon som WordNet som representerar betydelsen av ord genom att definiera de olika relationer som finns bland orden i ett språk. Vi överväger frågan, kan vi förbättra ordet representationer lärt sig med hjälp av en corpora genom att integrera kunskap från semantiska lexikon?. För detta ändamål föreslår vi en gemensam ordrepresentation inlärningsmetod som samtidigt förutsäga förekomsten av två ord i en mening under de relationella begränsningar som ges av semantiska lexicon. Vi använder relationer som finns mellan ord i lexikonet för att regularisera ordet representationer från corpus. Vår föreslagna metod statistiskt signifikant överträffar tidigare föreslagna metoder för att införliva semantiska lexicons i ord representationer på flera referensdatauppsättningar för semantisk likhet och ord analogi.
Bollegala m.fl. I REF föreslogs också en metod för gemensam ordrepresentation som samtidigt förutser förekomsten av två ord i en mening, med förbehåll för de begränsningar som ett semantiskt lexikon ger upphov till.
Joint Word Representation Learning using a Corpus and a Semantic Lexicon
{'venue': 'Proceedings of the AAAI 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}