Оценивание степени семантической близости слов посредством визуализации их векторного представления

Автор: Михайлин Сергей Игоревич

Журнал: Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление @vestnik-rosnou-complex-systems-models-analysis-management

Рубрика: Управление сложными системами

Статья в выпуске: 1, 2020 года.

Бесплатный доступ

Установление семантической близости между набором слов является важной задачей, решение которой позволит продвинуться в ряде направлений, связанных с коммуникацией и передачей информации. Для выявления семантической близости слов предлагается использовать визуализацию их векторного представления с последующей интерпретацией. Описан алгоритм предобработки исходного текста для достижения необходимого результата.

Векторизация, нейронные сети, семантика, семантическая близость, визуализация векторов

Короткий адрес: https://sciup.org/148309066

IDR: 148309066 | DOI: 10.25586/RNU.V9187.20.01.P.093

Список литературы Оценивание степени семантической близости слов посредством визуализации их векторного представления

Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996. 276 с.
Золотарев О.В., Шарнин М.М., Еромасова А., Тезадова Ф.М. Современные подходы к обработке многоязычных текстов, основанные на методах дистрибутивной семантики // Сборник трудов международной научной конференции по физико-технической информатике - СРТ2018 (Пущино, 28-31 мая 2018 г.). Протвино, 2018. С. 43-47.
Camacho-Collados J., Mohammad T.P. On the Role of Text Preprocessing in Neural Network Architectures: An Evaluation Study on Text Categorization and Sentiment Analysis // Cornell University. URL: https://arxiv.org/abs/1707.01780 (date of the application: 23.08.2018).
Mikolov T., Chen K., Corrado G., Dean J. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space // Cornell University. URL: https://arxiv.org/abs/1301.3781 (date of the application: 16.01.2013).
Mikolov T., Sutskever I., Chen K., Corrado G., Dean J. Distributed Representations of Words and Phrases and Their Compositionality // Cornell University. URL: https://arxiv.org/abs/1310.4546 (date of the application: 16.10.2013).
Molino P., Wang Y., Zhang J. Parallax: Visualizing and Understanding the Semantics of Embedding Spaces via Algebraic Formulae // Cornell University. URL: https://arxiv.org/pdf/1905.12099.pdf (date of the application: 27.01.2020).

Еще

Статья научная