Det noll-shot paradigmet utnyttjar vektorbaserade ordrepresentationer som extraheras från textkorpora med oövervakade metoder för att lära sig allmänna kartfunktioner från andra funktionsrymder på ordrymden, där de ord som hör ihop med de närmaste grannarna till de kartlagda vektorerna används som deras språkliga etiketter. Vi visar att kvarteren i de kartlagda elementen är starkt förorenade av nav, vektorer som tenderar att vara nära en hög andel av objekt, trycka sina korrekta etiketter ner grannlistan. Efter att ha illustrerat problemet empiriskt föreslår vi en enkel metod för att korrigera det genom att ta hänsyn till närheten av potentiella grannar över många kartlagda vektorer. Vi visar att denna korrigering leder till konsekventa förbättringar i realistiska noll-shot experiment i de tvärspråkiga, bildmärkning och bild hämtning domäner.
Dinu m.fl. REF visade att områdena för de kartlagda vektorerna är starkt förorenade av nav, som är vektorer som tenderar att vara nära en hög andel av objekt.
Improving zero-shot learning by mitigating the hubness problem
{'venue': 'ICLR 2014', 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}