蒙古语词向量评测研究

• 作者: 乌云塔那 王斯日古楞
• 来源期刊: 广西科学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 词向量 CBOW模型 Skip-gram模型 词向量质量 语义语法相似度
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 实验研究类
• 页码范围: 68-71
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 2933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13657/j.cnki.gxkxyxb.20180320.006

摘要

词向量具有良好的语义特性,可用于改善和简化许多自然语言信息处理应用.本研究利用CBOW和Skip-gram两种模型架构在不同数据和不同维度下训练蒙古语词向量,然后结合蒙古语特征设计一个语义语法综合测试集,并在此测试集上用语义和语法相似度来评测词向量质量.研究结果表明,蒙古语语义和语法相似性任务上,Skip-gram模型优于CBOW模型,Skip-gram模型的窗口大小为5的情况下,词向量质量最好,且随着词向量维度或训练数据的增大,词向量质量有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斯日古楞	内蒙古师范大学计算机与信息工程学院	22	103	6.0	9.0
2	乌云塔那	内蒙古师范大学计算机与信息工程学院	1	0	0.0	0.0