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【2h】

Counter-fitting Word Vectors to Linguistic Constraints

机译:适合语言约束的词汇向量

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摘要

In this work, we present a novel counter-fitting method which injectsantonymy and synonymy constraints into vector space representations in order toimprove the vectors' capability for judging semantic similarity. Applying thismethod to publicly available pre-trained word vectors leads to a new state ofthe art performance on the SimLex-999 dataset. We also show how the method canbe used to tailor the word vector space for the downstream task of dialoguestate tracking, resulting in robust improvements across different dialoguedomains.
机译:在这项工作中,我们提出了一种新颖的反拟合方法,该方法将同义和同义约束注入向量空间表示中,以提高向量判断语义相似性的能力。将该方法应用于公开可用的预训练词向量,可在SimLex-999数据集上带来新的先进性能。我们还展示了如何使用该方法为对话状态跟踪的下游任务定制单词向量空间,从而在不同的对话域中实现强大的改进。

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