{"action":"opened","issue":{"url":"https://api.github.com/repos/arXivTimes/arXivTimes/issues/72","repository_url":"https://api.github.com/repos/arXivTimes/arXivTimes","labels_url":"https://api.github.com/repos/arXivTimes/arXivTimes/issues/72/labels{/name}","comments_url":"https://api.github.com/repos/arXivTimes/arXivTimes/issues/72/comments","events_url":"https://api.github.com/repos/arXivTimes/arXivTimes/issues/72/events","html_url":"https://github.com/arXivTimes/arXivTimes/issues/72","id":192201647,"number":72,"title":"GloVe: Global Vectors for Word Representation","user":{"login":"Hironsan","id":6737785,"avatar_url":"https://avatars.githubusercontent.com/u/6737785?v=3","gravatar_id":"","url":"https://api.github.com/users/Hironsan","html_url":"https://github.com/Hironsan","followers_url":"https://api.github.com/users/Hironsan/followers","following_url":"https://api.github.com/users/Hironsan/following{/other_user}","gists_url":"https://api.github.com/users/Hironsan/gists{/gist_id}","starred_url":"https://api.github.com/users/Hironsan/starred{/owner}{/repo}","subscriptions_url":"https://api.github.com/users/Hironsan/subscriptions","organizations_url":"https://api.github.com/users/Hironsan/orgs","repos_url":"https://api.github.com/users/Hironsan/repos","events_url":"https://api.github.com/users/Hironsan/events{/privacy}","received_events_url":"https://api.github.com/users/Hironsan/received_events","type":"User","site_admin":false},"labels":[],"state":"open","locked":false,"assignee":null,"assignees":[],"milestone":null,"comments":0,"created_at":"2016-11-29T06:48:13Z","updated_at":"2016-11-29T06:48:13Z","closed_at":null,"body":"## 一言でいうと\r\n単語ベクトルを学習するためのモデルであるGloVeの論文。グローバルな行列分解のモデルとlocal context windowを組み合わせてよい単語ベクトルを学習した。評価はアナロジータスクとNERで行っている。\r\n\r\n### 論文リンク\r\nhttp://nlp.stanford.edu/pubs/glove.pdf\r\n\r\n### 著者/所属機関\r\nJeffrey Pennington, Richard Socher, Christopher D. Manning\r\n\r\n## 概要\r\nそもそも、単語ベクトルを学習するためのモデルには大きく2つある。一つがLSAのようなグローバルな行列分解を利用するものであり、もう一つがCBOWやSkip-Gramのようなlocal context windowを利用するモデルである。\r\n\r\n実はそれぞれのモデルには大きな欠点がある。グローバルな行列分解の方式では、単語の共起情報のような統計情報を効率的に活用することはできるが、その一方でアナロジータスクには弱い。またlocal context windowの方式では、アナロジータスクには強いが統計情報の利用が難しい。GloVeではその２つのモデルの利点を組み合わせてより良い単語ベクトルを学習することに成功した。\r\n\r\n## 新規性・差分\r\n\r\n## 手法\r\n\r\n## 結果\r\n\r\n## コメント\r\n\r\n"}}
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