亚美尼亚语词嵌入：内在与外在评价
计算与语言
2019-06-10 v1
摘要
在这项工作中，我们对现有的亚美尼亚语词嵌入模型进行内在与外在评价并比较。同时，我们给出了使用 GloVe、fastText、CBOW、SkipGram 算法训练的新嵌入。我们在嵌入的内在评价中改编并使用了词类比任务。对于外在评价，采用了两项任务：形态标注与文本分类。标注在深度神经网络上利用 ArmTDP v2.3 数据集完成。对于文本分类，我们提出了一个分为 7 类的新闻文章语料库。这些数据集已公开，作为未来模型的基准。
引用
@article{arxiv.1906.03134,
title = {Word Embeddings for the Armenian Language: Intrinsic and Extrinsic Evaluation},
author = {Karen Avetisyan and Tsolak Ghukasyan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.03134},
year = {2019}
}