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上传时间: 2021-03-07
详细说明：自然语言处理（NLP）的最新进展表明，分布式模型可以有效地获取单词的语义上有意义的表示。 在这种情况下，文本文档可以看作是词袋嵌入（BoWE），剩下的问题是如何获取文档的固定长度矢量表示以进行有效的文档处理。 除了这些启发式聚合方法之外，最近的工作表明，人们可以利用Fisher Fisher（FK）框架以有原则的方式基于BoWE生成文档表示。 在这项工作中，单词是通过潜在语义索引（LSI）嵌入到欧氏空间中的，而高斯混合模型（GMM）被用作基于FK的非线性聚合的生成模型。 在这项工作中，我们提出了一种替代的基于FK的基于神经词嵌入的文档表示聚合方法。 众所周知，神经嵌入模型在单词表示中的性能已被证明比LSI更好，LSI LSI通常通过余弦相似度而不是欧几里得距离来测量神经单词嵌入之间的语义关系。 因此，我们引入了Von Mises-Fisher分布（moVMF）的混合作为神经词嵌入的生成模型，并推导了基于BoWE的基于FK的文档表示新聚集方法。 我们报告了文档分类，聚类和检索实验，并证明与现有的基准方法相比，我们的模型可以产生最先进的性能。
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