利用语义词典中的先验知识改进词向量
计算与语言
2018-01-30 v1
摘要
使用低维向量空间表示词在许多自然语言处理（NLP）任务中非常有效。然而，在面对罕见词和未登录词问题时表现不佳。本文提出结合语义词典中的知识与某些形态学信息来构建增强的向量空间。我们在时间表达式识别上比最先进的 Heidel Time 系统提升 2.3%，并在其他命名实体识别（NER）任务中获得较大收益。语义词典 Hownet 单独使用在计算词汇相似度上也展现出有前景的结果。
引用
@article{arxiv.1801.09031,
title = {Improving Word Vector with Prior Knowledge in Semantic Dictionary},
author = {Wei Li and Yunfang Wu and Xueqiang Lv},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.09031},
year = {2018}
}