Distribuerade ord representationer är mycket användbara för att fånga semantisk information och har framgångsrikt tillämpats i en mängd olika NLP uppgifter, särskilt på engelska. I detta arbete utvecklar vi innovativt två komponentförstärkta kinesiska karaktär inbäddade modeller och deras bigram förlängningar. Avskilda från engelska ord inbäddade, våra modeller utforska kompositioner av kinesiska tecken, som ofta fungerar som semantiska indikatörer i sig. Utvärderingarna av både ordlikhet och textklassificering visar hur effektiva våra modeller är.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF utvecklade två komponentförstärkta modeller för inbäddning av kinesiskt tecken och deras bi-gramtillägg för textklassificering på kinesiska nyhetstitlar.
Component-Enhanced Chinese Character Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}