Nuvarande arbete i lexikala distribuerade representationer kartlägger varje ord till en punktvektor i lågdimensionellt utrymme. Kartläggning istället till en densitet ger många intressanta fördelar, bland annat bättre fånga osäkerhet om en representation och dess relationer, uttrycka asymmetrier mer naturligt än punkt produkt eller cosinus likhet, och möjliggör mer uttrycksfull parameterisering av beslut gränser. Detta dokument förespråkar för densitet-baserade distribuerade inbäddningar och presenterar en metod för lärande representationer i utrymmet för Gaussiska distributioner. Vi jämför prestanda på olika ord som inbäddar riktmärken, undersöker förmågan hos dessa inbäddningar att modellera inblandning och andra asymmetriska relationer, och utforskar nya egenskaper hos representationen.
I samband med ordinslag föreslog REF Gaussian Embeddings för att lära sig förbättrade representationer.
Word Representations via Gaussian Embedding
{'venue': 'ICLR 2015', 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}