AAAINov, 2015

利用语料库和语义词典进行联合词表示学习

PDF
TL;DR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。
word representation learningsemantic lexiconsnlpco-occurrencesrelational structure
发现论文，激发创造
  • 将语义关系嵌入到词表示中

    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。

    May, 2015

  • 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

  • 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

  • Word2Vec 和词典在领域特定语义相似度方面的协同联合

    本研究引入了一个领域特定的语义相似度方法，该方法是由 word2vec 和基于词典的语义相似度方法的协同联盟所创建的，并证明了该方法优于通用语料库和域特定语料库训练的词嵌入方法，还证明了词形归并可以提高词嵌入方法的性能。

    Jun, 2017

  • 通过联合知识增强训练将词语和意义嵌入在一起

    提出一种新模型共同学习单词和语义嵌入，以解决现有方法无法区分单词不同含义的问题，利用大规模预料库和语义网络优化嵌入空间，并在各种任务中评估了该方法的优点。

    Dec, 2016

  • 基于语料库的语义词典构建方法

    本研究提出了一种基于语料库的方法，可用于构建特定领域的语义词汇表，以帮助自然语言处理领域的系统，从而填补了其对手动编码各个应用程序的依赖。

    Jun, 1997

  • 通过对齐异构词汇语义空间实现未见词表示

    本文提出了一种利用词典等词汇资源，采用图嵌入和跨语言向量空间转换技术，为未见过的单词诱导嵌入的方法，对多个基准测试进行了优化，表现出一致的性能提升。

    Nov, 2018

  • 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

  • 知识图谱完善的文本和知识联合表示学习

    提出一种新的框架，将词汇、实体和关系嵌入到同一连续向量空间中，通过对知识图谱和纯文本的联合学习，可以更准确地完成知识图谱补全，实现实体预测、关系预测和关系分类等任务，并且相比其他基线模型，在三项任务上均可以显著且持续地提高性能。

    Nov, 2016

  • 利用语义桥梁学习罕见词汇的表示

    本文提出一种方法学习语言的词汇，并使用图嵌入技术和跨语言向量空间映射方法结合本体源和语料库来提高现有词向量的覆盖范围以及加强其词汇知识。所提出的方法在 Rare Word Similarity dataset 上表现出 10% 的性能提升。

    Jul, 2017