Sememer är minimala semantiska enheter av ordbetydelser, och betydelsen av varje ords betydelse är typiskt sammansatt av flera sememer. Eftersom sememer inte är explicita för varje ord, folk manuellt kommentera ordsememer och bilda språklig common-sense kunskapsbaser. I detta dokument presenterar vi att word sememe information kan förbättra ordrepresentation lärande (WRL), som kartlägger ord i en låg-dimensionell semantisk utrymme och fungerar som ett grundläggande steg för många NLP uppgifter. Nyckelidén är att använda ordsememer för att fånga exakta betydelser av ett ord i specifika sammanhang exakt. Mer specifikt följer vi ramen för Skip-gram och presenterar tre sememekodade modeller för att lära sig representationer av sememer, sinnen och ord, där vi tillämpar uppmärksamhetsschemat för att upptäcka ordsinnen i olika sammanhang. Vi utför experiment på två uppgifter inklusive ordlikhet och ord analogi, och våra modeller betydligt överträffar baslinjer. Resultaten visar att WRL kan dra nytta av sememes via uppmärksamhetsschemat, och även bekräfta att våra modeller kan korrekt modellera sememe information.
REF hävdade att med word sememe information i HowNet kan förbättra ordrepresentation.
Improved Word Representation Learning with Sememes
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}