I detta dokument studerar vi hur olika sätt att kombinera karaktärs- och ordnivårepresentationer påverkar kvaliteten på både sista ord- och meningsrepresentationer. Vi ger starka empiriska bevis för att modellering tecken förbättrar inlärda representationer på ord- och meningsnivåer, och att göra det är särskilt användbart när man representerar mindre frekventa ord. Vi visar vidare att en funktionsmässigt sigmoid gating mekanism är en robust metod för att skapa representationer som kodar semantisk likhet, som det gjorde ganska bra i flera ord likhet dataset. Slutligen, våra resultat tyder på att korrekt fånga semantisk likhet på ordnivå inte konsekvent ger förbättrad prestanda i nedströms meningsnivå uppgifter. Vår kod finns på https: // github.com/ jabalaz/ gating.
REF tillhandahåller en empirisk studie som visar effekterna av olika sätt att kombinera karaktärs- och ordrepresentationer i utvärderingsuppgifter på ord- och meningsnivå.
Gating Mechanisms for Combining Character and Word-level Word Representations: An Empirical Study
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}