pre-trained word embeddings | BriefGPT

关键词pre-trained word embeddings

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基于有向无环图的长短时记忆网络用于语言分词
本文介绍了一种新型神经模型，通过在有向无环图上使用长短时记忆网络来整合单词级别信息，结合预训练的字符或单词嵌入向量，实现了比基准模型更好的中文分词表现。
PDF7 years ago
ACL用于越南命名实体识别的端到端循环神经网络模型：基于字级和字符级的比较
本研究提出了一种端到端的神经网络架构，用于越南命名实体识别，最佳模型组合了双向长短时记忆神经网络、卷积神经网络、条件随机场，使用预训练的词嵌入作为输入，可在标准测试集上实现 88.59% 的 F1 分数。我们的系统能够在不使用任何句法或手工
PDF7 years ago
ACL双向语言模型的半监督序列标注
本文探讨了一种半监督的方法，通过添加双向语言模型的预训练上下文嵌入到 NLP 系统中用于序列标注任务，相比其他转移学习或添加标记数据和任务特定词典的方法，在命名实体识别和块分割等任务上实现了最先进的结果。
PDF7 years ago
EMNLP跨领域语义解析通过释义
本文提出了一种序列到序列的注意力重点改进的方法，用于跨域语义分析的域间适应问题，并且对预先训练的词嵌入进行了标准化，这种方法在 Overnight 数据集上有显着的改进。
PDF7 years ago
阅读理解中词嵌入的比较研究
本研究针对阅读理解任务过往的机器学习研究，发现所使用的预训练词向量和测试时的未登录词处理方法等看似微小的选择，比起架构选择对最终性能的影响更大。我们对这些选择进行系统探讨，为从事该领域研究的学者提供建议。
PDF7 years ago
学生论文中细粒度的主题相关性评估的句子相似度测量
本文研究学习者文章中句子级提示相关性评估的任务，在两个学习者写作数据集上评估使用单词重叠、神经嵌入和神经合成模型的各种系统。我们提出了一种新的句子级相似度计算方法，该方法学习调整针对特定任务的预训练单词嵌入的权重，相较于其他相关基线模型，实
PDF8 years ago