Современные методы векторного представления слов
Автор: Шелоник А.А., Колдобский В.И.
Журнал: Теория и практика современной науки @modern-j
Рубрика: Математика, информатика и инженерия
Статья в выпуске: 2 (20), 2017 года.
Бесплатный доступ
Векторное представление слов, полученное машинным обучением без учителя, в последние годы стало широко использоваться для решения различных задач обработки естественного языка. При этом подходе в соответствие каждому слову ставится определенный набор числовых параметров, несущий в себе смысловое значение. Поскольку параметры несут смысловое значение, то становится возможным использовать их взамен текстового представления. Эти вектора могут быть использованы как фичи для различных применений, таких как задачи информационного поиска, классификация документов, ответы на вопросы, извлечение именованных сущностей и парсинг текста.
Векторное представление слов
Короткий адрес: https://sciup.org/140270827
IDR: 140270827
Список литературы Современные методы векторного представления слов
- Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg Corrado, Jeffrey Dean. (2013). Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
- Yoshua Bengio, Réjean Ducharme, Pascal Vincent, Christian Jauvin. (2003). A Neural Probabilistic Language Model
- Ronan Collobert, Jason Weston, Leon Bottou, Michael Karlen, Koray Kavukcuoglu, Pavel Kuksa. (2011). Natural Language Processing (Almost) from Scratch
- Jeffrey Pennington, Richard Socher, Christopher D. Manning. (2014). GloVe: Global Vectors for Word Representation
- Curt Burgess, Kevin Lund. (1998). The dynamics of meaning in memory
- Hannah Rohde, Andrew Kehler. (2007). Pronoun Interpretation as a Side Effect of Discourse Coherence
- Thomas Landauer, Peter Foltz, Darrell Laham. (1998). An Introduction to Latent Semantic Analysis
