Ord inbäddningar - distribuerade representationer av ord - i djup inlärning är fördelaktigt för många uppgifter i naturligt språk bearbetning (NLP). Olika inbäddningar varierar dock kraftigt i kvalitet och egenskaper hos den fångade semantiken. I stället för att förlita sig på en mer avancerad algoritm för inbäddning av lärande, föreslår detta dokument en ensemble strategi för att kombinera olika offentliga inbäddningsset med syftet att lära meta-bäddar. Experiment om ordlikhet och analoga uppgifter och om del-av-tal taggning visar bättre prestanda metabäddar jämfört med enskilda inbäddning uppsättningar. En fördel med meta-bäddar är den ökade vokabulärtäckningen. Vi kommer att släppa våra meta-bäddar offentligt.
För att vara mer specifik, meta-bäddar presterar bättre än de enskilda inbäddning uppsättningar REF.
Learning Meta-Embeddings by Using Ensembles of Embedding Sets
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}