Medan den berömda Word2Vec tekniken ger semantiskt rika representationer för enskilda ord, har det varit relativt mindre framgång att utvidga för att generera oövervakade meningar eller dokument inbäddade. Det senaste arbetet har visat att ett avståndsmått mellan dokument som kallas Word Mover's Distance (WMD) och som anpassar semantiskt liknande ord ger en aldrig tidigare skådad KNN-klassificeringsnoggrannhet. Men WMD är dyrt att beräkna, och det är svårt att utvidga dess användning utöver en KNN klassificering. I detta dokument föreslår vi Word Mover's Embedding (WME), ett nytt tillvägagångssätt för att bygga ett oövervakat dokument (sentens) inbäddat från förtränade ordinslag. I våra experiment på 9 referenstextklassificeringsdata och 22 textliknande uppgifter matchar eller överträffar den föreslagna tekniken konsekvent toppmoderna tekniker, med betydligt högre noggrannhet på problem av kort längd.
REF föreslog Word Mover's Embedding (WME) att använda Word Mover's Distance (WMD) som tar hänsyn till både ordanpassningar och förtränade ordvektorer för att lära sig funktionsrepresentation av dokument.