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Semantic Representations of Rare Words in a Neural Probabilistic Language Model

机译:神经概率语言模型中稀有词的语义表示

摘要

Systems and methods are disclosed for representing a word by extracting n-dimensions for the word from an original language model; if the word has been previously processed, use values previously chosen to define an (n+m) dimensional vector and otherwise randomly selecting m values to define the (n+m) dimensional vector; and applying the (n+m) dimensional vector to represent words that are not well-represented in the language model.
机译:公开了用于通过从原始语言模型中提取单词的n维来表示单词的系统和方法。如果单词先前已被处理过,则使用先前选择的值来定义(n + m)维向量,否则随机选择m个值来定义(n + m)维向量;并应用(n + m)维向量表示语言模型中未很好表示的单词。

著录项

  • 公开/公告号US2014236577A1

    专利类型

  • 公开/公告日2014-08-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NEC LABORATORIES AMERICA INC.;

    申请/专利号US201414166228

  • 发明设计人 CHRISTOPHER MALON;BING BAI;

    申请日2014-01-28

  • 分类号G06F17/28;G06N3/02;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 16:09:21

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