W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

Comparison of Paragram and Glove Results for Similarity Benchmarks

Autorzy

[ 1 ] Instytut Automatyki, Robotyki i Inżynierii Informatycznej, Wydział Elektryczny, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2019

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • language models
  • vector spaces
  • world embedding
Streszczenie

PL Distributional Semantics Models (DSM) derive word space from linguistic items in context. In this paper we provide comparison between two methods for post process improvements to the baseline DSM vectors. The counter-fitting method which enforces antonymy and synonymy constraints into the Paragram vector space representations recently showed improvement in the vectors’ capability for judging semantic similarity. The second method is our novel RESM method applied to GloVe baseline vectors. By applying the hubness reduction method, implementing relational knowledge into the model by retrofitting synonyms and providing a new ranking similarity definition RESM that gives maximum weight to the top vector component values we equal the results for the ESL and TOEFL sets in comparison with our calculations using the Paragram and Paragram + Counter-fitting methods. The Paragram or our cosine retrofitting method are state-of-the-art results for the SIMLEX-999 gold standard. Apparently relational knowledge and counter-fitting is more important for judging semantic similarity than sense determination for words.

Strony (od-do)

236 - 248

DOI

10.1007/978-3-319-98678-4_25

URL

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-98678-4_25

Książka

Multimedia and Network Information Systems : Proceedings of the 11th International Conference MISSI 2018

Zaprezentowany na

11th International Conference MISSI 2018, 12-14.09.2018, Wrocław, Poland

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.