一种基于 Hownet 的词向量表示方法

• 作者: 罗智勇 陈洋
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 关键词: 词向量表示 Hownet 词语相似性计算 词义消岐
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 专题报道: 文本大数据分析与语义理解
• 页码范围: 22-28
• 页数: 7页
• 字数: 6823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2018.061

摘要

针对基于预训练得到的词向量在低频词语表示质量和稳定性等方面存在的缺陷, 提出一种基于 How-net 的词向量表示方法(H-WRL).首先, 基于义原独立性假设, 将 Hownet 中所有 N 个义原指定为欧式空间的一个标准正交基, 实现 Hownet 义原向量初始化; 然后, 根据 Hownet 中词语与义原之间的定义关系, 将词语向量表示视为相关义原所张成的子空间中的投影, 并提出学习词向量表示的深度神经网络模型.实验表明,基于 Hownet 的词向量表示在词相似度计算和词义消歧两项标准评测任务中均取得很好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗智勇	北京语言大学语言信息处理研究所	9	186	5.0	9.0
2	陈洋	北京语言大学信息科学学院	1	5	1.0	1.0