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Contextual Analysis for the Representation of Words

机译：词语表示的语境分析

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Building the representation of word meanings is one of the key challenges in many language-based applications from document understanding, text summarization to sentiment analysis. One of the reasons to make this task harder is that word meanings involve not only the word surfaces in contexts, but the human experiences in specific domains. Previous work in the field considers these issues separately by analysing text contents in one hand and dealing with knowledge-based information on the other hand. In this work, we address this issue by accumulating contextual information of words and knowledge-based contents to construct the representation of words. We evaluate the effectiveness of the representation via the task of semantic similarity on standard benchmarks. The experimental results show the strong correlation between the proposed word representation to the perception of human in the task of semantic similarity measure.
机译：从文档理解，文本摘要到情感分析，在许多基于语言的应用程序中，构建单词含义的表示形式是关键挑战之一。使这项工作变得更加困难的原因之一是，单词含义不仅涉及上下文中的单词表面，而且还涉及特定领域中的人类经验。该领域的先前工作通过一方面分析文本内容并另一方面处理基于知识的信息来分别考虑这些问题。在这项工作中，我们通过积累单词的上下文信息和基于知识的内容来构建单词的表示方法来解决这个问题。我们通过标准基准上的语义相似性任务评估表示的有效性。实验结果表明，在语义相似性度量的任务中，所提出的单词表示与人类的感知之间具有很强的相关性。

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