Ord inbäddningar används med framgång för en mängd olika uppgifter som inbegriper lexiska semantiska likheter mellan enskilda ord. Med hjälp av oövervakade metoder och bara cosinus likhet, uppmuntrande resultat erhölls för analogiska likheter. I den här artikeln utforskar vi potentialen hos förtränade ordinslag för att identifiera generiska typer av semantiska relationer i ett oövervakat experiment. Vi föreslår en ny relationell likhetsåtgärd baserad på kombinationen av word2vec's CBOW ingångs- och utgångsvektorer som överträffar alternativa vektorrepresentationer, när de används för oövervakad klusterbildning på SemEval 2010 Relation Classification data.
REF utforska vektorutrymmen för semantiska relationer med hjälp av oövervakad klusterbildning.
Exploring Vector Spaces for Semantic Relations
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}