Learning task-specific bilexical embeddings
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/25010
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2014
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
We present a method that learns bilexical operators over distributional representations of words and leverages supervised data for a linguistic relation. The learning algorithm exploits lowrank bilinear forms and induces low-dimensional embeddings of the lexical space tailored for the target linguistic relation. An advantage of imposing low-rank constraints is that prediction
is expressed as the inner-product between low-dimensional embeddings, which can have great computational benefits. In experiments with multiple linguistic bilexical relations we show that our method effectively learns using embeddings of a few dimensions.
CitacióMadhyastha, P.S.; Carreras, X.; Quattoni, A. Learning task-specific bilexical embeddings. A: International Conference on Computational Linguistics. "Proceedings of the 25th International Conference on Computational Linguistics". Dublin: 2014, p. 161-171.
ISBN978-1-941643-26-6 ii
Versió de l'editorhttp://anthology.aclweb.org/C/C14/C14-1017.pdf
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Pranava et al.pdf | 211,9Kb | Visualitza/Obre |