【摘 要】
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【目的/意义】词是语言的最小单元,词的向量表示决定了机器学习模型的构建方法。深度学习的神经网络训练得到的词向量,通过无监督的机器学习方法从海量数据中自动学习词汇的
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【目的/意义】词是语言的最小单元,词的向量表示决定了机器学习模型的构建方法。深度学习的神经网络训练得到的词向量,通过无监督的机器学习方法从海量数据中自动学习词汇的语义特征,无需人工标注和复杂繁琐的特征工程,端到端的完成各种自然语言处理任务,带来了一种新的研究范式,成为学术界的研究热点。【方法/过程】介绍了词向量语义表示及优化方法,存在的问题及解决方法,最后指出了词向量未来的研究方向。【结果/结论】将句法特征、词形特征、(知识库)先验语义知识融入到神经网络模型能增强词向量的语义表示能力,针对词向量存在的一词多义、解释性差等问题,总结了最新的研究成果。
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