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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

On the Replicability of Combining Word Embeddings and Retrieval Models

verfasst von : Luca Papariello, Alexandros Bampoulidis, Mihai Lupu

Erschienen in: Advances in Information Retrieval

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We replicate recent experiments attempting to demonstrate an attractive hypothesis about the use of the Fisher kernel framework and mixture models for aggregating word embeddings towards document representations and the use of these representations in document classification, clustering, and retrieval. Specifically, the hypothesis was that the use of a mixture model of von Mises-Fisher (VMF) distributions instead of Gaussian distributions would be beneficial because of the focus on cosine distances of both VMF and the vector space model traditionally used in information retrieval. Previous experiments had validated this hypothesis. Our replication was not able to validate it, despite a large parameter scan space.

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Fußnoten
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Metadaten
Titel
On the Replicability of Combining Word Embeddings and Retrieval Models
verfasst von
Luca Papariello
Alexandros Bampoulidis
Mihai Lupu
Copyright-Jahr
2020
Buch
Advances in Information Retrieval

Print ISBN: 978-3-030-45441-8

Electronic ISBN: 978-3-030-45442-5

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-45442-5_7

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    Bildnachweise