山东大学学报(理学版)

作者：易洁,钟茂生,刘根,王明文

单位：江西师范大学计算机信息工程学院, 江西 南昌 330022

关键词：词表示学习,高斯分布,汉字组件,语义不确定性,

基金：国家自然科学基金资助项目(61877031,61876074)

使用一种基于密度的分布式嵌入式表示,并给出一种学习高斯分布空间表示的方法,以更好地捕获关于表示及其关系的不确定性,比点积余弦相似度更自然地表达词语的不对称性;同时,针对中文汉字本身特点,将组成汉字的组件即子汉字的语义信息加入词表示训练。与现有方法对比,该文的模型性能在词语相似度或下游任务等方面有更好的效果,且能更好地表达词语的不确定性。

来源：2021年第5期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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