Komponenterna, såsom tecken och radikaler, i ett kinesiskt ord är viktiga källor för att hjälpa till att fånga semantisk information av ordet. I detta dokument föreslår vi en ny ram, nämligen stegstrukturerade nätverk (LSN), som innehåller tre lager som representerar ord, karaktär och radikal, och lär sig sina inbäddningar synkroniserat. LSN fångar inte bara relationerna mellan ord, utan också relationerna mellan deras beståndsdelar karaktärer och radikaler, liksom relationerna över lager. Varje lager i LSN kan anslutas så att varje viss typ av enhet (ord, tecken, radikal) kan tas bort och LSN justeras på så sätt för vissa typer av ingångar. Vid utvärderingen av vårt ramverk använder vi ordet likhet som den inneboende utvärderingen och del-av-tal taggning och dokumentklassificering som extrinsiska utvärderingar. Experimentella resultat bekräftar värdet av vårt tillvägagångssätt och visar överlägsenhet i vårt tillvägagångssätt jämfört med tidigare arbete.
LSN föreslås fånga relationerna mellan radikaler, tecken och ord av kinesiska och lära sig sina inbäddningar synkront REF.
Joint Learning Embeddings for Chinese Words and their Components via Ladder Structured Networks
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}