超越准确性：评估嵌入表示能力以保持结构和上下文信息

Sep, 2023

超越准确性：评估嵌入表示能力以保持结构和上下文信息

Beyond Accuracy: Measuring Representation Capacity of Embeddings to Preserve Structural and Contextual Information

Sarwan Ali

TL;DR通过结合分类、聚类和 t-SNE 基于邻近性分析的评估方法以及优化技术（如贝叶斯优化）来量化嵌入式数据在捕捉结构和上下文信息方面的有效性，本文旨在提出一种衡量嵌入式数据表现能力的方法，从而为研究者和实践者选择适用的嵌入式模型提供数据支持和辅助决策。

Abstract

Effective representation of data is crucial in various machine learning tasks, as it captures the underlying structure and context of the data. Embeddings have emerged as a powerful technique for data representation, but evaluating their quality and capacity to preserve structural and

data representation embedding evaluation evaluation method optimization techniques structural and contextual information

发现论文，激发创造

如何评估词嵌入？数据效率和简单监督任务的重要性

提出了一种基于数据效率和简单监督任务的评估方法，系统评估了一些词嵌入模型，并得出了新的性能特征见解，例如词相似性和类比常常用非线性编码，质疑了基于余弦相似度的无监督评估方法。

Feb, 2017

表达性端到端语音合成中变分嵌入容量的有效使用

本文提出了一种关于语音潜变量模型的新的分析方法 —— 容量嵌入法，并通过实验验证了该方法的有效性，进而探究其在高精度韵律、风格转换和多说话人情况下的应用。

Jun, 2019

现有词嵌入方法的全面实证评估

本文通过对现有单词嵌入方法的特点和分类任务的分析，将单词嵌入方法划分为传统方法和基于神经网络的方法，揭示基于神经网络的单词表示方法相比于传统方法更能捕捉语言的语义和句法规律。实验验证了不同方法的性能差异。

Mar, 2023

学习和评估稀疏可解释的句子嵌入

本文通过引入稀疏表示的思想将 word embeddings 应用到 sentence embeddings 中，基于主题连贯性方法引入了一种新的、定量的自动化评估指标，并在电影对话数据集和 MS COCO 数据集的场景描述上观察到了 interpretability 的提高。

Sep, 2018

词向量评估方法概述

本论文总结了词嵌入表示领域的广泛研究，概括了 16 种内在方法和 12 种外在方法，提出了一种方法分类并讨论了一些关键挑战。

Jan, 2018

Concept2vec：评估本体概念嵌入质量的度量标准

提出一个包含三个不同任务的框架，关注本体概念的不同方面，并为框架中的每个任务提出了多个内部度量标准，以评估嵌入质量，进而比较可用的嵌入模型的质量，以在将来的研究中使用该框架来减少错误判断并提供更深入的了解。

Mar, 2018

词嵌入的表现能力

本研究主要通过对情感极性和同义词 / 反义词关系的评估，比较不同嵌入方法之间的质量差异，并探讨嵌入空间中维数的多少以及每个维度的分辨率对 NLP 任务的影响。结果表明嵌入方法在不考虑句子结构的情况下可以捕捉到非常微妙的语义，而确定嵌入方法的质量和特性对最终结果具有重要影响。

Jan, 2013

无监督嵌入质量评估

研究了评估深度神经网络自监督学习中表示质量的多种方法，包括信息嵌入量、线性可分性等，通过实验结果发现了可以无监督评估嵌入质量的方法。

May, 2023

最佳综合嵌入

本文介绍一种基于词嵌入组合方法，该方法旨在通过满足新向量与其组成部分的向量表示之间的距离一致且最小化来实现给定一组词的公平嵌入表示。该嵌入组合方法可适用于静态和上下文相关的词表示，适用于创建句子的表示，并学习不一定按序组织的词组的表示。我们理论上表征了这种表示存在的条件并推导了解决方案。我们在数据增强和句子分类任务中评估了该方法，研究了嵌入和组合方法的多种设计选择。我们展示了我们的方法在解决用于捕捉句子简单语言特征的探测任务方面的卓越效果。

Jun, 2024

关于句子嵌入的维度

通过维度分析，我们提出了一种双步训练方法，优化编码器和池化器以减轻低维场景中的整体性能损失，从而显著提高低维句子嵌入的性能。

Oct, 2023