Vi presenterar två enkla ändringar av modellerna i det populära Word2Vec-verktyget, för att generera inbäddningar som är mer lämpade för uppgifter som involverar syntax. Huvudfrågan med de ursprungliga modellerna är att de är okänsliga för ordföljd. Även om orderoberoende är användbart för att framkalla semantiska representationer, leder detta till suboptimala resultat när de används för att lösa syntax-baserade problem. Vi visar förbättringar i del-av-tal taggning och beroende tolkning med hjälp av våra föreslagna modeller.
REF presenterar två enkla modifierade modeller: "Struktured Skip-n-gram" och "Continuous Window", som löser syntaxbaserade problem.
Two/Too Simple Adaptations of Word2Vec for Syntax Problems
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}