Många maskininlärning algoritmer kräver att indata representeras som en fast längd funktion vektor. När det gäller texter, en av de vanligaste fasta längd funktioner är påse-of-words. Trots sin popularitet, bag-of-word funktioner har två stora svagheter: de förlorar beställningen av orden och de ignorerar också semantik av orden. Till exempel är "starka", "starka" och "Paris" lika avlägsna. I det här dokumentet föreslår vi stycke Vector, en oövervakad algoritm som lär sig en fast längd funktion representationer från variabla längd bitar av texter, såsom meningar, stycken, och dokument. Vår algoritm representerar varje dokument av en tät vektor som är tränad att förutsäga ord i dokumentet. Dess konstruktion ger vår algoritm potential att övervinna svagheterna i påse-ofwords modeller. Empiriska resultat visar att Punkt Vektorer överträffar bag-of-word modeller samt andra tekniker för textrepresentationer. Slutligen uppnår vi nya toppmoderna resultat på flera textklassificerings- och känsloanalysuppgifter.
Punktvektorer REF (även känd som Doc2Vec) kan förstås som en generalisering av Word2Vec för större textblock, såsom stycken eller dokument.
Distributed Representations of Sentences and Documents
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}