Vi föreslår två nya modellarkitekturer för beräkning av kontinuerliga vektor representationer av ord från mycket stora datamängder. Kvaliteten på dessa representationer mäts i ett ord likhet uppgift, och resultaten jämförs med de tidigare bäst presterande tekniker baserade på olika typer av neurala nätverk. Vi observerar stora förbättringar i noggrannhet till mycket lägre beräkningskostnader, dvs.. Det tar mindre än en dag att lära sig högkvalitativa ordvektorer från en 1,6 miljarder ord datauppsättning. Dessutom visar vi att dessa vektorer ger toppmodern prestanda på vår testuppsättning för att mäta syntaktiska och semantiska ordlikheter.
Mikolov m.fl. I REF föreslogs två nya modellarkitekturer för beräkning av kontinuerliga vektorrepresentationer av ord från mycket stora datamängder.
Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
{'venue': 'ICLR', 'journal': 'CoRR', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}