Kontinuerliga ord representationer, utbildade på stora omärkta corpora är användbara för många naturliga språk bearbetning uppgifter. Populär modeller som lär sig sådana representationer ignorerar morfologin av ord, genom att tilldela en distinkt vektor till varje ord. Detta är en begränsning, särskilt för språk med stora ordförråd och många sällsynta ord. I det här dokumentet föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt baserat på hoppa övergrammodellen, där varje ord representeras som en påse med karaktär n-gram. En vektor representation är associerad till varje tecken n-gram; ord som representeras som summan av dessa representationer. Vår metod är snabb, tillåter att träna modeller på stora corpora snabbt och tillåter oss att beräkna ord representationer för ord som inte fanns i träningsdata. Vi utvärderar våra ordrepresentationer på nio olika språk, både om ordlikviditet och analoga uppgifter. Genom att jämföra med nyligen föreslagna morfologiska ordrepresentationer visar vi att våra vektorer uppnår toppmoderna resultat på dessa uppgifter.
REF representerade ett ord med summan av vektorrepresentationen av tecken n-gram.
Enriching Word Vectors with Subword Information
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}