【摘 要】
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词与其上下文的共现矩阵是词的分布表示学习的关键。在构造共现矩阵时,可采用不同方法来度量词与其上下文之间的关联。文中首先介绍了3种词与其上下文的关联度量方法并构造了
【机 构】
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山西大学自动化与软件学院,山西大学现代教育技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(62076156,61806115,61603228),山西省应用基础研究计划(201901D111034)。
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词与其上下文的共现矩阵是词的分布表示学习的关键。在构造共现矩阵时,可采用不同方法来度量词与其上下文之间的关联。文中首先介绍了3种词与其上下文的关联度量方法并构造了相应的共现矩阵,使用同一个优化求解框架学习得到词的分布表示,在中文词语类比任务和语义相似性任务上的评价结果显示,GloVe方法的结果最好;然后进一步对GloVe方法进行了改进,通过引入一个超参数校正词与其上下文的共现次数,以使校正后的共现次数近似服从Zip’f分布,并给出了求解该超参数估计值的方法。基于改进后的方法学习得到的词的分布表示在词语类比
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