【摘 要】
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词汇语义表示是自然语言理解的基础。传统的基于语义词典的编码表示构建成本高昂,而独热表示又存在高维稀疏等缺点。词汇的分布式表示将词汇映射为低维稠密的实值向量,能有效
【机 构】
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浙江科技学院理学院,温州市波普大数据研究院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于知识库和大规模文本的词汇语义表示研究”(18YJCZH137),浙江省自然科学基金重点项目“个性化文本检索服务用户个人隐私保护方法研究”(LZ18F020001)
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词汇语义表示是自然语言理解的基础。传统的基于语义词典的编码表示构建成本高昂,而独热表示又存在高维稀疏等缺点。词汇的分布式表示将词汇映射为低维稠密的实值向量,能有效捕捉词汇间的语义关联,是当前主流的表示技术。本文从数据特征、学习目标和优化算法三个方面,对现有的词汇表示学习方法进行了全面深入的分析,重点介绍了这些方法的理论基础、关键技术、评价指标及应用领域。此外,本文还总结了该方向面临的主要挑战以及最新研究进展,并对词汇表示学习未来的发展方向做了展望。
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