Täta ord inbäddningar, som kodar semantiska betydelser av ord till lågdimensionella vektor utrymmen, har blivit mycket populär i naturligt språk bearbetning (NLP) forskning på grund av deras state-of-the-art föreställningar i många NLP uppgifter. Ord inbäddningar är väsentligen framgångsrika i att fånga semantiska relationer mellan ord, så en meningsfull semantisk struktur måste vara närvarande i respektive vektor utrymmen. I många fall är dock denna semantiska struktur brett och heterogent fördelad över de inbäddade dimensionerna vilket gör tolkningen av dimensionerna till en stor utmaning. I denna studie föreslår vi en statistisk metod för att avslöja den underliggande latenta semantiska strukturen i det täta ordet inbäddningar. För att utföra vår analys introducerar vi ett nytt dataset (SEMCAT) som innehåller mer än 6 500 ord semantiskt grupperade under 110 kategorier. Vi föreslår också en metod för att kvantifiera tolkningen av ordet inbäddningar. Den föreslagna metoden är ett praktiskt alternativ till det klassiska ordet intrångstest som kräver mänsklig inblandning.
I REF föreslås en metod för att undersöka den semantiska strukturen hos täta ords inbäddningar och kvantitativt utvärdera deras tolkningsbarhet.
Semantic Structure and Interpretability of Word Embeddings
{'venue': 'L. K. \\c{S}enel, \\.I. Utlu, V. Y\\"ucesoy, A. Ko\\c{c} and T. \\c{C}ukur,"Semantic Structure and Interpretability of Word Embeddings,"in IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 26, no. 10, pp. 1769-1779, Oct. 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}