Word Tour：通过旅行商问题的一维词嵌入
计算与语言
2022-05-05 v1 人工智能
机器学习
摘要
词嵌入是自然语言处理中使用的最基础技术之一。现有词嵌入是高维的且消耗大量计算资源。在本研究中，我们提出 WordTour，一种无监督的一维词嵌入。为实现这一具有挑战性的目标，我们将词嵌入的需求分解为完整性与合理性两部分，并在本文中聚焦于合理性。由于单一维度，WordTour 极为高效，并提供了处理词嵌入的最小手段。我们通过用户研究和文档分类实验确认了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2205.01954,
title = {Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem},
author = {Ryoma Sato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.01954},
year = {2022}
}
备注
NAACL 2022