word2vec-ACV:OOV语境含义的词向量生成模型

针对word2vec模型生成的词向量缺乏语境的多义性以及无法创建集外词(OOV)词向量的问题,引入相似信息与word2vec模型相结合,提出word2vec-ACV模型。该模型首先基于连续词袋(CBOW)和Hierarchical softmax的word2vec模型训练出词向量矩阵即权重矩阵;然后将共现矩阵进行归一化处理得到平均上下文词向量,再将词向量组成平均上下文词向量矩阵;最后将平均上下文词向量矩阵与权重矩阵相乘得到词向量矩阵。为了能同时解决集外词及多义性问题,将平均上下文词向量分为全局平均上下文词向量(global ACV)和局部平均上下文词向量(local ACV)两种,并对两者取权值组成新的平均上下文词向量矩阵,并将word2vec-ACV模型和word2vec模型分别进行类比任务实验和命名实体识别任务实验。实验结果表明,word2vec-ACV模型同时解决了语境多义性以及创建集外词词向量的问题,降低了时间消耗,提升了词向量表达的准确性和对海量词汇的处理能力。