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无监督的词语相似度测量方法:如何在向量空间模型中超越共现和向量余弦
本文认为矢量余弦在向量空间模型中用于识别单词相似度的无监督度量之一,可以被计算目标词最互相关联上下文的交集的无监督度量领先。为了证明这一点,我们描述并评估了 APSyn,它是平均精度的一种变体,无需任何优化,在标准 ESL 测试集上比矢量余
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8 years ago
在 ESL 和 TOEFL 数据集中击败学生和向量余弦的技术
本文声称,对于在向量空间模型中识别单词相似度最有效的无监督度量之一,即向量余弦来说,它可以被一种完全无监督的度量超越,这种度量评估两个目标单词的最相关语境的交集程度,并根据共享语境在依赖性排名列表中的排名对该交集进行加权。为了证明这一点,我
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8 years ago
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