利用WOMBAT实现透明、高效且鲁棒的词嵌入访问
计算与语言
2018-07-03 v1
摘要
我们提出WOMBAT，一个支持NLP从业者从代码中访问词嵌入的Python工具。WOMBAT解决了常见研究问题，包括统一访问、规模化以及鲁棒且可复现的预处理。使用WOMBAT访问词嵌入的代码不仅更简洁、更具可读性、更易复用，而且比使用标准内存方法的代码高效得多：在标准笔记本计算机上，使用WOMBAT的Python脚本在涉及250个原始句子对的简单SemEval句子相似度任务上评估七个大型词嵌入集合（总计8.7M个嵌入向量），端到端在十秒内完成。
引用
@article{arxiv.1807.00717,
title = {Transparent, Efficient, and Robust Word Embedding Access with WOMBAT},
author = {Mark-Christoph Müller and Michael Strube},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.00717},
year = {2018}
}