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2020 | OriginalPaper | Chapter

Quality Evaluation

Authors : Jose Manuel Gomez-Perez, Ronald Denaux, Andres Garcia-Silva

Published in: A Practical Guide to Hybrid Natural Language Processing

Publisher: Springer International Publishing

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In the previous chapters we have discussed various methods for generating embeddings for both words and concepts. Once you have applied some embedding learning mechanism you may wonder how good are these embeddings? In this chapter we look at methods for assessing the quality of the learned embeddings: from visualizations to intrinsic evaluations like predicting alignment with human-rated word similarity and extrinsic evaluations based on downstream tasks. As in the previous chapters, we provide hands-on practical sections for gaining experience in applying evaluation methods. We also discuss the methodology and results used for a real-world evaluation of Vecsigrafo compared to various other methods, which provides a sense for how thorough real-world evaluations can be performed.

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Metadata
Title
Quality Evaluation
Authors
Jose Manuel Gomez-Perez
Ronald Denaux
Andres Garcia-Silva
Copyright Year
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-44830-1_7

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