基于领域知识的增强约束词向量
摘要：词向量是一种词语的数字化的表达。基于神经网络模型,利用语料中词语之间的上下文关系这一约束条件,通过大量训练得到词向量。词向量在表达词的语义上的表现给人以无限的希望与想象空间,基于词向量的文本分类、人机对话、智能检索等得到了广泛的研究。该文针对校园信息查询的特定应用,建立了所涉及词语的分类本体,除了利用语料中词语上下文关系外,还将本体知识作为约束条件进行词向量的训练,增强了词向量的语义表达。基于skip-gram模型,采用多任务的神经网络训练方法,在自己收集的语料上训练得到了针对领域的词向量。实验表明,基于领域知识的增强约束词向量能够更准确地表达词的语义信息。
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