I detta arbete föreslår vi en enkel och effektiv ram för att lära meningsrepresentationer från omärkta data. Med inspiration från distributionshypotesen och det senaste arbetet med att lära meningsrepresentationer omformulerar vi problemet med att förutsäga i vilket sammanhang en mening framstår som ett klassificeringsproblem. Med tanke på en mening och dess sammanhang skiljer en klassificerare kontext meningar från andra kontrasterande meningar baserat på deras vektor representationer. Detta gör att vi effektivt kan lära oss olika typer av kodningsfunktioner, och vi visar att modellen lär sig högkvalitativa meningsrepresentationer. Vi visar att våra meningar representerar mer än den senaste oövervakade och övervakade representationens inlärningsmetoder på flera NLP-uppgifter nedströms som innefattar förståelse av meningssemantik samtidigt som man uppnår en magnitudhastighet i träningstiden.
REF omformulerar problemet med att förutsäga det sammanhang i vilket en mening uppträder som en klassificeringsuppgift.
C L ] 7 M ar 2 01 8 A N EFFICIENT FRAMEWORK FOR LEARNING SENTENCE REPRESENTATIONS