Vi introducerar en modell för att integrera kontextuell information (såsom geografi) i inlärning vektor-rymd representationer av lokaliserat språk. I motsats till metoder för multimodal representationsinlärning som har använt egenskaperna hos det objekt som beskrivs (såsom dess färg), innehåller vår modell information om ämnet (dvs. talaren), så att vi kan lära oss konturerna av ett ords betydelse som formas av det sammanhang i vilket det yttras. I en kvantitativ utvärdering av uppgiften att bedöma geografiskt informerade semantiska likheter mellan representationer lärt sig från 1,1 miljarder ord av geo-lokaliserade tweets, vår gemensamma modell överträffar jämförbara oberoende modeller som lär mening isolerat.
Ordet inbäddning är anpassad för att införliva kontextuell information i lärande vektor-rymd representationer av lokaliserat språk REF.
Distributed Representations of Geographically Situated Language
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}