Multiview LSA (MVLSA) är en generalisering av Latent Semantic Analysis (LSA) som stöder fusion av godtyckliga vyer av data och bygger på Generalized Canonical Correlation Analysis (GCCA). Vi presenterar en algoritm för snabb ungefärlig beräkning av GCCA, som i kombination med metoder för hantering av saknade värden, är tillräckligt allmänt för att approximera några nya algoritmer för att framkalla vektor representationer av ord. Experiment över en omfattande samling test-set visar vår strategi för att vara konkurrenskraftig med den senaste tekniken.
Detta tillvägagångssätt liknar användningen av Generalized Canonical Correlation Analysis (GCCA) som i REF.
Multiview LSA: Representation Learning via Generalized CCA
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}