Vi presenterar en snabb metod för att re-purposing befintliga semantiska ordvektorer för att förbättra prestanda i en övervakad uppgift. Nyligen, med en ökning av datorresurserna, blev det möjligt att lära sig rika ord inbäddningar från enorma mängder omärkta data. Men en del metoder tar dagar eller veckor för att lära sig bra inbäddningar, och en del är notoriskt svåra att träna. Vi föreslår en metod som tar som inmatning en befintlig inbäddning, vissa märkta data, och producerar en inbäddning i samma utrymme, men med en bättre prediktiv prestanda i den övervakade uppgiften. Vi visar förbättring av uppgiften att klassa känslor med avseende på flera baslinjer, och observera att metoden är mest användbar när utbildningen uppsättningen är tillräckligt liten.
Mer nyligen presenterade REF en metod som tar befintliga inbäddningar och, genom att använda vissa märkta data, åter sätta in dem i samma utrymme.
Re-embedding words
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}