Nyligen har det varit en hel del aktivitet i att lära distribuerade representationer av ord i vektorrymder. Även om det finns modeller som kan lära sig högkvalitativa distribuerade representationer av ord, är det fortfarande en utmaning att generera vektor representationer av samma kvalitet för fraser eller dokument. I detta dokument föreslår vi att modellera varje dokument som en multivariat Gaussian distribution baserat på de distribuerade representationerna av dess ord. Vi mäter sedan likheten mellan två dokument på grundval av likheten mellan deras distributioner. Experiment på åtta standarddatauppsättningar för kategorisering av text visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är i jämförelse med de senaste metoderna.
Nikolentzos el al. (nedan kallad Nikolentzos). föreslås att modellera varje kort text som en multivariat Gaussian distribution baserat på de distribuerade representationerna av ord REF.
Multivariate Gaussian Document Representation from Word Embeddings for Text Categorization
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}