利用实例词向量嵌入为本体类导出代表性向量
计算与语言
2019-06-07 v1
摘要
在许多算法任务中，为一组向量选择一个代表性向量是非常常见的需求。传统上，选择均值或中位数向量。本体类是同质实例对象的集合，可以通过词向量嵌入转换到向量空间。本研究提出了一种方法，为其实例已转换到向量空间的本体类导出代表性向量。我们首先导出五个候选向量，然后用它们训练一个机器学习模型，该模型将计算该类的代表性向量。我们表明，我们的方法优于传统的均值和中位数向量表示。
引用
@article{arxiv.1706.02909,
title = {Deriving a Representative Vector for Ontology Classes with Instance Word Vector Embeddings},
author = {Vindula Jayawardana and Dimuthu Lakmal and Nisansa de Silva and Amal Shehan Perera and Keet Sugathadasa and Buddhi Ayesha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.02909},
year = {2019}
}