Under de senaste åren har intresset ökat för att lära sig en distribuerad återgivning av ordsinne. Traditionella sammanhang klusterbaserade modeller kräver vanligtvis noggrann inställning av modellparametrar, och normalt utför sämre på sällan förekommande ord sinnen. Detta dokument presenterar en ny metod som tar itu med dessa begränsningar genom att först initiera ordet sense inbäddar genom att lära meningsnivå inbäddningar från WordNet glossar med hjälp av en konvolutionella neurala nätverk. Den initierade ordet sense inbäddningar används av en kontext klusterbaserad modell för att generera de distribuerade representationerna av ord sinnen. Våra lärda framställningar överträffar de offentligt tillgängliga inbäddningarna på 2 av 4 mått i ordet likhet uppgift, och 6 av 13 sub uppgifter i analogiska resonemang uppgift.
REF tränar ord sense inbäddningar genom att lära meningsnivå inbäddningar från glossar med hjälp av en konvolutionella neurala nätverk.
Improving Distributed Representation of Word Sense via WordNet Gloss Composition and Context Clustering
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}