【摘 要】
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本文针对中文提出一种既考虑词汇外部上下文信息，同时考虑词汇内部汉字信息的中文词汇表示学习模型。这个模型一方面可以有效利用词汇内部汉字信息，得到更好的词汇表示;另一方
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本文针对中文提出一种既考虑词汇外部上下文信息，同时考虑词汇内部汉字信息的中文词汇表示学习模型。这个模型一方面可以有效利用词汇内部汉字信息，得到更好的词汇表示;另一方面可以得到字向量，可有效解决新词与罕见词的表示问题。与此同时，考虑到中文中字的多义问题，提出了基于位置的、基于聚类的、基于动态聚类的三种多义项的字向量。在词汇相似度计算和类比推理两个任务上进行了实验，验证了该模型的有效性。
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