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摘要
当前大部分的词向量模型针对一个单词只能生成一个向量,由于单词的多义性,使用同一个向量表达不同语境下的同一个单词是不准确的。对此,提出一种新的词向量模型。使用潜狄利克雷特分布和神经网络对单词进行训练,得到单词及其主题的向量,并对两者进行线性变换得到最终的词向量。实验结果表明,该模型的准确度高于现有多向量模型。
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单位上海物联网有限公司; 上海科技大学; 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
当前大部分的词向量模型针对一个单词只能生成一个向量,由于单词的多义性,使用同一个向量表达不同语境下的同一个单词是不准确的。对此,提出一种新的词向量模型。使用潜狄利克雷特分布和神经网络对单词进行训练,得到单词及其主题的向量,并对两者进行线性变换得到最终的词向量。实验结果表明,该模型的准确度高于现有多向量模型。
