Vi undersöker användningen av semantiska ordinbäddningar [14, 16, 12] i textsegmenteringsalgoritmer, inklusive C99-segmenteringsalgoritmen [3, 4] och nya algoritmer inspirerade av den distribuerade ordvektorrepresentationen. Genom att utveckla en allmän ram för att diskutera en klass av segmentering mål, studerar vi effektiviteten av girig kontra exakt optimering metoder och föreslår en ny iterativ förfining teknik för att förbättra prestandan av giriga strategier. Vi jämför våra resultat med kända riktmärken [18, 15, 3, 4], med hjälp av kända mått [2, 17]. Vi demonstrerar toppmodern prestanda för en otränad metod med vår Content Vector Segmentation (CVS) på Choi testsetet. Slutligen tillämpar vi segmenteringsförfarandet på en inthe wild dataset bestående av text extraherad från vetenskapliga artiklar i arXiv.org-databasen.
REF har föreslagit användning av semantiska ordinslag och ett avslappnat dynamiskt programmeringsförfarande.
Text Segmentation based on Semantic Word Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}