IJCAIMay, 2015

将语义关系嵌入到词表示中

PDF
TL;DR通过提取语料库中词汇的共现模式来实现无监督学习，学习不仅代表个体单词的表示，还明确捕捉代表单词间语义关联的词向量表示，并通过联合权重和二元分类器来描述单词间的语义关系，取得了普遍类比检测三个基准数据集中的显著性优势。
learning representationssemantic relationsunsupervised methodlexical patternsproportional analogy detection
发现论文，激发创造
  • 探索词语和关系的理论表示

    该研究提出了一种理论方法，将词嵌入和知识图谱中的实体及其关系的几何形状联系起来，以便更好地理解它们的语义结构和性能。

    Feb, 2022

  • 从关系图中学习词汇表达

    通过语义关系学习单词的潜在表示，结合单词共现和语义关系，解决语义单词类比问题。

    Dec, 2014

  • 利用语料库和语义词典进行联合词表示学习

    本文提出一种新的单词表示学习方法，结合语义词典的关系约束以及语料库中两个单词的共现关系，能够显著提高单词表示学习的性能。

    Nov, 2015

  • 面向任务的词向量学习用于语义关系分类

    本文介绍了一种新颖的学习方法，用于关系分类的单词嵌入训练，并使用无标注语料库上的词汇关系特定特征预测名词对之间的单词，以将关系特定信息显式地纳入单词嵌入中。通过使用所学习的单词嵌入来构建特征向量，用于关系分类模型。在一个基于语义关系分类任务中，我们的方法表现显著优于基于之前介绍的单词嵌入方法的基准线，并与使用句法信息或手动构造的外部资源的先前最先进的模型相比，表现出了比较良好的结果。

    Feb, 2015

  • 语义投影：从词嵌入中恢复多个不同物体特征的人类知识

    该研究探讨了一种计算模型，即词嵌入模型，通过将词表示为多维空间中的向量，从词汇共现模式中学习来自语义记忆中的常见知识，并提出了语义投影的解决方案，以检验词嵌入模型是否能够恢复多种语义特征和对象属性的上下文依赖关系。

    Feb, 2018

  • 基于计数模型的词向量表示恢复

    该研究是关于使用基于计数的模型来提取文本的语义表征，使用 Hellinger 距离用于处理大型语料库中的单词共现统计数据，并获得了很好的性能表现。

    Dec, 2014

  • 关系词嵌入

    本文中，我们提出了一种用于编码关系性知识的词嵌入方法，其旨在为已有的标准词嵌入方法提供一种补充。通过从共现统计数据中学习出这种关系性词向量，我们发现它确实捕捉到了非常有用的补充信息。

    Jun, 2019

  • 将词向量改进应用于语义词典

    本文提出了一种基于语义词典的关系信息来改进词向量表示的方法，并在多种语言的标准词汇语义评估任务中获得了显著的改进，其方法超越了以往词向量训练算法中融入语义词典的技术。

    Nov, 2014

  • 将相关文档纳入 word2vec 中

    本文针对词嵌入模型在信息检索任务中存在的问题及其局限性，提出了一种基于 word2vec Skip-Gram 模型的神经网络模型，通过显式向量表示的方式，增加了模型的可解释性和准确性，实现了查询词汇的局部信息融合，提高了指定任务状态下的表现表现。

    Jul, 2017

  • 基于相关性的词嵌入

    本文提出两种具有不同目标函数的学习模型，用于基于查询 - 文档相关性信息学习单词表示，实验结果表明相对于 Word2vec 等基于词语相似度的模型，基于相关性的单词嵌入模型在查询扩展和查询分类等信息检索任务上具有显著优越性。

    May, 2017