Trots den framgång som uppnåtts på olika naturliga språk bearbetning uppgifter, ord inbäddningar är svåra att tolka på grund av de täta vektor representationer. Detta dokument fokuserar på att tolka inbäddningarna för olika aspekter, inklusive sense separation i vektordimensioner och definitionsgenerering. Speciellt, med tanke på ett sammanhang tillsammans med ett målord, vår algoritm först projicerar målordet inbäddning till en högdimensionell gles vektor och väljer de specifika dimensioner som bäst kan förklara den semantiska betydelsen av målordet genom den kodade kontextuella informationen, där känslan av målordet kan indirekt härledas. Slutligen tillämpar vår algoritm en RNN för att generera textdefinitionen av målordet i den mänskliga läsbara formen, vilket möjliggör direkt tolkning av motsvarande ord inbäddning. I detta dokument introduceras också en stor och högkvalitativ kontextdefinitionsdatauppsättning som består av meningsdefinitioner tillsammans med flera exempelmeningar per polysemiskt ord, vilket är en värdefull resurs för definitionsmodellering (Noraset et al. 2017 ) och ordet sense disambiguation. De utförda experimenten visar den överlägsna prestandan i BLEU-poäng och det mänskliga utvärderingstestet.
REF innehåller en sparsam vektorextraktor för att välja en sense-specifik representation av målordet, som syftar till att ge en mer förklarande modell för definitionsgenerering.
xSense: Learning Sense-Separated Sparse Representations and Textual Definitions for Explainable Word Sense Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}