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J-GLOBAL ID:201802266509907218   整理番号:18A0950312

単語意味的ベクトル辞書を用いた意味的に読取り可能な分散表現学習とその拡張性

Semantically Readable Distributed Representation Learning and Its Expandability Using a Word Semantic Vector Dictionary
著者 (4件):
資料名:
巻: E101.D  号:ページ: 1066-1078(J-STAGE)  発行年: 2018年 
JST資料番号: U0469A  ISSN: 1745-1361  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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ニューラルネットワークによって生成される分散表現に関する問題...
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分類 (3件):
分類
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自然語処理  ,  応用心理学  ,  人工知能 
引用文献 (24件):
  • [1] I. Keshi, Y. Suzuki, K. Yoshino, and S. Nakamura, “Semantically readable distributed representation learning for social media mining,” Proc. IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI), pp.716-722, 2017.
  • [2] T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean, “Efficient estimation of word representations in vector space,” CoRR, vol.abs/1301.3781, 2013.
  • [3] T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean, “Distributed representations of words and phrases and their compositionality,” CoRR, vol.abs/1310.4546, 2013.
  • [4] T. Mikolov, W. Yih, and G. Zweig, “Linguistic regularities in continuous space word representations,” Proc. NAACL, pp.746-751, 2013.
  • [5] Q.V. Le and T. Mikolov, “Distributed representations of sentences and documents,” Proc. ICML, pp.1188-1196, 2014.
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