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基于点关联测度矩阵分解的中英跨语言词嵌入方法
被引量:
2
1
作者
于东
赵艳
+1 位作者
韦林煊
荀恩东
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017年第1期58-65,74,共9页
研究基于矩阵分解的词嵌入方法,提出统一的描述模型,并应用于中英跨语言词嵌入问题。以双语对齐语料为知识源,提出跨语言关联词计算方法和两种点关联测度的计算方法:跨语言共现计数和跨语言点互信息。分别设计目标函数学习中英跨语言词...
研究基于矩阵分解的词嵌入方法,提出统一的描述模型,并应用于中英跨语言词嵌入问题。以双语对齐语料为知识源,提出跨语言关联词计算方法和两种点关联测度的计算方法:跨语言共现计数和跨语言点互信息。分别设计目标函数学习中英跨语言词嵌入。从目标函数、语料数据、向量维数等角度进行实验,结果表明,在中英跨语言文档分类中以前者作为点关联测度最高得到87.04%的准确率;在中英跨语言词义相似度计算中,后者作为点关联测度得到更好的性能,同时在英—英词义相似度计算中的性能略高于主流的英语词嵌入。
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关键词
点关联测度
词嵌入
跨语言
矩阵分解
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职称材料
题名
基于点关联测度矩阵分解的中英跨语言词嵌入方法
被引量:
2
1
作者
于东
赵艳
韦林煊
荀恩东
机构
北京语言大学大数据与教育技术研究所
北京语言大学信息科学学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017年第1期58-65,74,共9页
基金
国家自然科学基金(61300081)
国家高技术研究发展计划(863)(2015AA015409)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(北京语言大学科研项目:16YJ030002)
文摘
研究基于矩阵分解的词嵌入方法,提出统一的描述模型,并应用于中英跨语言词嵌入问题。以双语对齐语料为知识源,提出跨语言关联词计算方法和两种点关联测度的计算方法:跨语言共现计数和跨语言点互信息。分别设计目标函数学习中英跨语言词嵌入。从目标函数、语料数据、向量维数等角度进行实验,结果表明,在中英跨语言文档分类中以前者作为点关联测度最高得到87.04%的准确率;在中英跨语言词义相似度计算中,后者作为点关联测度得到更好的性能,同时在英—英词义相似度计算中的性能略高于主流的英语词嵌入。
关键词
点关联测度
词嵌入
跨语言
矩阵分解
Keywords
pointwise relevant measurement
word embedding
cross-lingual
matrix factorization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于点关联测度矩阵分解的中英跨语言词嵌入方法
于东
赵艳
韦林煊
荀恩东
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017
2
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