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ACL2016情感分析和词向量论文整理

ACL2016Representation Learning Learning the Curriculum with Bayesian Optimization for Task-Specific Word Representation Learning Pointing the Unknown Words 这篇论文是用已有的信息来预测未登录词。可以一看 Literal and Metaph

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Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space

Abstract提出两个创新的模型架构,用于在非常大的数据集上计算连续型的词向量表示。这些表示的好坏的用词相似性任务来测量。计算复杂度下降了,同时在准确度上还有巨大的提升。在当时是state-of-the-art的做法。 1 Introduction许多现在的系统将词表示在词库中的索引,并不包含词的相似性的概念。这个选择的原因是:简单、鲁棒以及一个观察到的现象:在大量数据上训练出来的简单模型要比在