Abstract-konstruera distribuerade representationer för ord genom neurala språk modeller och med hjälp av de resulterande vektor utrymmen för analys har blivit en avgörande komponent i naturligt språk bearbetning (NLP). Trots deras utbredda tillämpning är dock lite känt om strukturen och egenskaperna hos dessa utrymmen. För att få insikter i förhållandet mellan ord har NLP-gemenskapen börjat anpassa högdimensionella visualiseringstekniker. I synnerhet använder forskare ofta t-distribuerade stochastic granne inbäddningar (t-SNE) och huvudkomponentanalys (PCA) för att skapa tvådimensionella inbäddningar för att bedöma den övergripande strukturen och utforska linjära relationer (t.ex. ord analogier), respektive. Tyvärr producerar dessa tekniker ofta medelmåttiga eller till och med vilseledande resultat och kan inte ta itu med domänspecifika visualiseringsutmaningar som är avgörande för att förstå semantiska relationer i ordinslag. Här introducerar vi nya inbäddningstekniker för att visualisera semantiska och syntaktiska analogier, och motsvarande tester för att avgöra om de resulterande vyerna fångar framträdande strukturer. Dessutom introducerar vi två nya uppfattningar för en omfattande studie av analoga relationer. Slutligen utökar vi t-SNE-inbäddningar för att förmedla osäkerhetsinformation för att möjliggöra en tillförlitlig tolkning. Tillsammans tar de olika vyerna upp ett antal domänspecifika uppgifter som är svåra att lösa med befintliga verktyg.
Liu m.fl. REF presenterar ett system för att visuellt utforska semantiska relationer i ordinslag i samband med behandling av naturligt språk.
Visual Exploration of Semantic Relationships in Neural Word Embeddings
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}