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全単語間共起を考慮した概念ベース生成手法

机译:考虑所有词同现的基于概念的生成方法

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摘要

単語の意味表現としての概念ベクトルの生成方式として,各単語にランダムでかつユニークな番号集合を振り,単語·番号間共起行列をとることにより,全単語間の共起を考慮できる方式を提案する.提案方式は,全単語間共起の情報を含みながら,概念ベクトル生成及び使用におけるメモリ使用量が増えることはないという特徴をもつ.また,こうして生成した単語概念ベクトルをクラスタリングし,その結果できたクラスタの番号を各単語に振り,単語·クラスタ間共起行列をとって,単語·番号間共起行列と結合させる方式も提案する.これらの方式により生成した概念ベクトルを使用して,各種言語処理の精度を測定したところ,従来の概念ベクトル生成方式で生成した概念ベクトルを使用するよりも精度が向上することを確認した.
机译:作为生成作为单词的语义表达的概念向量的方法,我们提出了一种方法,该方法可以通过为每个单词分配一个随机且唯一的数字集并采用单词之间的共现矩阵来考虑所有单词之间的共现。去做。所提出的方法具有以下特征:当包括关于所有单词之间的共现的信息时,概念向量的生成和使用中的存储器使用不会增加。我们还提出了一种对以这种方式生成的词概念向量进行聚类的方法,将所得的聚类号分配给每个词,并采用一个词簇共现矩阵,并将其与词数共现矩阵组合。 ..当使用通过这些方法生成的概念向量来测量各种语言处理的精度时,可以确认,与使用通过常规概念向量生成方法所生成的概念向量相比,该精度得以提高。

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