Vektorns utrymme ord representationer är vanligtvis inlärda med endast samtidig statistik från text corpora. Även om sådan statistik är informativ, de bortser lätt tillgänglig (och ofta noggrant kurerad) information arkiveras i semantiska lexikon som WordNet, FrameNet, och Parafrasdatabasen. I detta dokument föreslås en teknik för att utnyttja både distributions- och lexikonbaserade bevis för att få bättre representationer. Vi kör tro spridning på ett ord typ graf konstruerat från ord likhet information från lexikon för att uppmuntra anslutna (relaterade) ord att ha liknande representationer, och också att vara nära de oövervakade vektorer. Utvärderad på ett batteri av vanliga lexikala semantiska utvärderingsuppgifter på flera språk, med hjälp av flera olika underliggande ordvektormodeller, får vi avsevärt förbättrade vektorer och konsekvent överträffar befintliga metoder för att införliva semantisk kunskap i ordvektorer.
REF lärde sig lexikon kunskap genom att tvinga varje ord i lexikonet att vara nära motsvarande förtränade ord vektor.
Retrofitting Word Vectors to Semantic Lexicons
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}