Retrofitting Word Vectors to Semantic Lexicons

[Hironsan]

一言でいうと

Skip-gramやGloVeで得た単語ベクトルに対し、WordNetなどの外部知識を用いることで単語ベクトルを洗練する手法を提案。外部知識上で関連する単語を似たベクトルにするために似せたいベクトル間のユークリッド距離を最小化する。意味評価をした結果、一部タスクを除いて性能が向上した。

論文リンク

https://arxiv.org/abs/1411.4166

著者/所属機関

Manaal Faruqui, Jesse Dodge, Sujay K. Jauhar, Chris Dyer, Eduard Hovy, Noah A. Smith

概要

新規性・差分

手法

結果

コメント

[Hironsan]

著者によるPython実装

• https://github.com/mfaruqui/retrofitting

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日本語によるまとめスライド

• Retrofitting Word Vectors to Semantic Lexicons