Kvaliteten på ordinbäddningar beror på indatakorpora, modellarkitekturer och hyperparameterinställningar. Med hjälp av den toppmoderna neurala inbäddningsverktyget word2vek och både inneboende och extrinsiska utvärderingar, presenterar vi en omfattande studie av hur kvaliteten på inbäddningar förändras enligt dessa egenskaper. Förutom att identifiera de mest inflytelserika hyper-parametrarna, observerar vi också en som skapar motstridiga resultat mellan inneboende och extrinsiska utvärderingar. Dessutom finner vi att större corpora inte nödvändigtvis producerar bättre biomedicinska domänord inbäddade. Vi gör våra utvärderingsverktyg och resurser samt de nya toppmoderna ordinslagen tillgängliga under öppna licenser från https://github.com/ cambridgeltl/BioNLP-2016.
REF identifierar de mest inflytelserika hyper-parametrarna av neurala inbäddningsmetoder.
How to Train good Word Embeddings for Biomedical NLP
{'venue': 'BioNLP@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}