Inlärning vektor representation för ord är ett viktigt forskningsområde som kan gynna många naturliga språk bearbetningsuppgifter. Två begränsningar finns i nästan alla tillgängliga modeller, som är de fördomar som orsakas av kontextdefinitionen och bristen på kunskapsutnyttjande. De är svåra att hantera eftersom dessa algoritmer i huvudsak är oövervakade inlärningsmetoder. Inspirerad av djupt lärande föreslår författarna en övervakad ram för att lära vektorrepresentation av ord för att ge ytterligare övervakad finjustering efter oövervakat lärande. Ramverket är kunskapsrik insamlare och kompatibel med alla numeriska vektorer ordrepresentation. Författarna utför både inneboende utvärdering som tillskrivnings- och relationslikviditetsförutsägelse och extrinsiska utvärderingar som meningsförlopp och sensationsanalys. Experimentresultat på 6 inbäddningar och 4 uppgifter med 10 datauppsättningar visar att den föreslagna finjusteringsramen avsevärt kan förbättra kvaliteten på vektor representationen av ord. Att lära sig en numerisk vektor för att representera ett ords semantiska betydelse är ett forskningsämne av stort intresse för beräkningslingvistik. Olika applikationer som informationssökning (Manning et al
Ett exempel är ramen för övervakad finjustering av ord inbäddningar föreslås av Yang et al. Hoppa över det.
Supervised Fine Tuning for Word Embedding with Integrated Knowledge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}