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首页> 外文会议>3rd workshop on representation learning for NLP 2018 >WordNet Embeddings
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WordNet Embeddings

机译：WordNet嵌入

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摘要

Semantic networks and semantic spaces have been two prominent approaches to represent lexical semantics. While a unified account of the lexical meaning relies on one being able to convert between these representations, in both directions, the conversion direction from semantic networks into semantic spaces started to attract more attention recently. In this paper we present a methodology for this conversion and assess it with a case study. When it is applied over WordNet, the performance of the resulting embeddings in a mainstream semantic similarity task is very good, substantially superior to the performance of word embeddings based on very large collections of texts like word2vec.
机译：语义网络和语义空间已成为表示词汇语义的两种主要方法。尽管对词汇含义的统一解释依赖于能够在这些表示之间进行转换，但是在两个方向上，从语义网络到语义空间的转换方向最近开始引起更多关注。在本文中，我们提出了这种转换的方法，并通过案例研究对其进行了评估。当将其应用于WordNet时，在主流语义相似性任务中生成的嵌入的性能非常好，大大优于基于大量文本（如word2vec）的单词嵌入的性能。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Melbourne(AU)
  • 作者

    Chakaveh Saedi; Antonio Branco; Joao Antonio Rodrigues; Joao Ricardo Silva;

  • 作者单位

    University of Lisbon NLX-Natural Language and Speech Group, Department of Informatics Faculdade de Ciencias Campo Grande, 1749-016 Lisboa, Portugal;

    University of Lisbon NLX-Natural Language and Speech Group, Department of Informatics Faculdade de Ciencias Campo Grande, 1749-016 Lisboa, Portugal;

    University of Lisbon NLX-Natural Language and Speech Group, Department of Informatics Faculdade de Ciencias Campo Grande, 1749-016 Lisboa, Portugal;

    University of Lisbon NLX-Natural Language and Speech Group, Department of Informatics Faculdade de Ciencias Campo Grande, 1749-016 Lisboa, Portugal;

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