Word inbäddning modeller såsom Skip-gram lära sig en vektor-rymd representation för varje ord, baserat på det lokala ordet collocation pa erns som observeras i en text corpus. Sent ämne modeller, å andra sidan, ta en mer global syn, titta på ordet distributioner över corpus för att tilldela ett ämne till varje ord händelse. Dessa två paradigmer kompletterar varandra i fråga om hur de representerar betydelsen av ordförekomster. Även om vissa tidigare verk redan har tittat på att använda ordinslag för att förbättra kvaliteten på latenta ämnen, och omvänt, att använda latenta ämnen för att förbättra ordinbäddningar, kan sådana "tvåsteg" metoder inte fånga det ömsesidiga samspelet mellan de två paradigmerna. I detta dokument föreslår vi STE, ett ramverk som kan lära sig ordinslag och latenta ämnen på ett enhetligt sätt. STE får naturligt ämne-speci c ord inbäddningar, och därmed behandlar frågan om polysemi. Samtidigt lär den sig också begreppsfördelningen av ämnena, och ämnesfördelningen av dokumenten. Våra experimentella resultat visar att STE-modellen verkligen kan generera användbara ämne-speci c ord inbäddningar och sammanhängande latenta ämnen på ett eektivt och eektivt sätt.
REF bygger en mer enhetlig ram, STE (skip-gram ämne inbäddning) för att ta itu med problemet med polysemi.
Jointly Learning Word Embeddings and Latent Topics
{'venue': "SIGIR '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}