Ordinslag gör det möjligt för naturliga språkbehandlingssystem att dela statistisk information över relaterade ord. Dessa inbäddningar är vanligtvis baserade på fördelningsstatistik, vilket gör det svårt för dem att generalisera till sällsynta eller osynliga ord. Vi föreslår att förbättra ordet inbäddningar genom att införliva morfologisk information, fånga delade underord funktioner. Till skillnad från tidigare verk som konstruerar ord inbäddade direkt från morfemer, kombinerar vi morfologisk och fördelningsmässig information i en enhetlig probabilistisk ram, där ordet inbäddning är en latent variabel. Den morfologiska informationen ger en tidigare fördelning på latent ordet inbäddningar, som i sin tur tillstånd en sannolikhet funktion över en observerad corpus. Detta tillvägagångssätt leder till förbättringar när det gäller bedömningar av inneboende likheter i ord och även när det gäller del-av-tal-märkning i efterföljande led.
REF införlivar morfologisk information som en tidigare distribution för att förbättra ordinbäddningar.
Morphological Priors for Probabilistic Neural Word Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}