Learning Syntactically Plausible Word Representations by Solving Word Ordering

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著者: 西田典起中山英樹
出版者: 人工知能学会
雑誌: 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日: vol.31, 2017

In this paper, we propose a new approach to learning syntactically plausible word representations. The proposed method learns word embeddings by solving word ordering tasks using pointer networks.

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2017/paper-1079.html

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.@n_hidekey 研のJSAIの原稿、語順を考慮した分散表現の話、おもしろい。生文を受け取り、もとの語順を復元するような分散表現を学習する。実際に、精度も向上している…画像関連かと思ったら、NLPそのものだった。 https://t.co/76Yxf8TAku

3 @_nmori_ @olanleed

5 @activecontour @olanleed @RyutaroYamauchi @yus_no_s @_ignorabimus_

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