【摘 要】
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词向量是大多数自然语言处理任务的基本要素之一。高质量的词向量将减轻这些自然处理应用中对各个词的表示任务,从而带来更好的模型效果,甚至取代模型在词表示方面的所谓的词
【基金项目】
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受中央高校基本科研业务费项目328201904资助
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词向量是大多数自然语言处理任务的基本要素之一。高质量的词向量将减轻这些自然处理应用中对各个词的表示任务,从而带来更好的模型效果,甚至取代模型在词表示方面的所谓的词向量或词嵌入(word embedding)部分。在中文词向量生成任务中,Niu等人提出了SAT模型[ACL 2017],并取得了目前在中文词类比任务中最好的结果。这里基于skip-gram模型给出了scaled word2vec,且不仅从理论上解释了不同点的意义,同时实验表明scaled word2vec在中文词向量任务中,基于中小规模的中文文
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