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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Feature Extraction Method Based on Word Embedding for Word Similarity Computing

verfasst von : Weitai Zhang, Weiran Xu, Guang Chen, Jun Guo

Erschienen in: Natural Language Processing and Chinese Computing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, we introduce a new NLP task similar to word expansion task or word similarity task, which can discover words sharing the same semantic components (feature sub-space) with seed words. We also propose a Feature Extraction method based on Word Embeddings for this problem. We train word embeddings using state-of-the-art methods like word2vec and models supplied by Stanford NLP Group. Prior Statistical Knowledge and Negative Sampling are proposed and utilized to help extract the Feature Sub-Space. We evaluate our model on WordNet synonym dictionary dataset and compare it to word2vec on synonymy mining and word similarity computing task, showing that our method outperforms other models or methods and can significantly help improve language understanding.

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Metadaten
Titel
A Feature Extraction Method Based on Word Embedding for Word Similarity Computing
verfasst von
Weitai Zhang
Weiran Xu
Guang Chen
Jun Guo
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-45924-9_15