Kontinuerliga ordrepresentationer har varit anmärkningsvärt användbara för NLP-uppgifter men är fortfarande dåligt förstådda. Vi maler ord inbäddningar i semantiska utrymmen studeras i kognitiv-psykometrisk litteratur, tar dessa utrymmen som de primära objekten för att återhämta sig. I detta syfte relaterar vi log co-occurences av ord i stora corpora till semantiska likhetsbedömningar och visar att sam-occurences verkligen överensstämmer med en euklideansk semantisk rymdhypotes. Framstående ord inbäddande som metrisk återställning av ett semantiskt utrymme förenar befintliga ord inbäddande algoritmer, knyter dem till mångfaldig inlärning, och visar att befintliga algoritmer är konsekventa metrisk återställningsmetoder givet co-occurence räknas från slumpmässiga promenader. Dessutom föreslår vi en enkel, principiell, direkt metrisk återställningsalgoritm som fungerar på samma sätt som det toppmoderna ordet inbäddade och mångfacetterade inlärningsmetoder. Slutligen kompletterar vi den senaste tidens fokus på analogier genom att bygga två nya induktiva resonemang datauppsättningar-serie slutförande och klassificering-och visa att ord inbäddningar kan användas för att lösa dem också.
REF visar att ord som inbäddar lärande kan ses som ett problem för metrisk återhämtning från log samtidig förekomst mellan ord i en stor corpus.
Word Embeddings as Metric Recovery in Semantic Spaces
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}