I detta dokument föreslår vi nya metoder för att lära sig kinesiska ordrepresentationer. Kinesiska tecken består av grafiska komponenter, som bär rika semantik. Det är vanligt för en kinesisk inlärare att förstå innebörden av ett ord från dessa grafiska komponenter. Som ett resultat av detta föreslår vi modeller som förstärker ordrepresentationer efter karaktärsglyfer. Karaktären glyph funktioner är direkt lärt från bitmappar tecken av convolutional auto-encoder(convAE), och glyph funktioner förbättra kinesiska ord representationer som redan förstärks av tecken inbäddningar. Ett annat bidrag i detta dokument är att vi skapade flera utvärderingsdataset på traditionella kinesiska och gjorde dem offentliga.
GWE REF introducerade de funktioner som extraherats från bilder av traditionella kinesiska tecken.
Learning Chinese Word Representations From Glyphs Of Characters
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}