文檔表示與雙語詞嵌入算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、文檔表示和雙語詞嵌入是自然語言處理中兩個重要的文本表示學習技術，它們?yōu)槠渌匀徽Z言處理任務提供了良好的特征表示。這兩個方向是本文的主要研究內(nèi)容。
　　文檔表示將文檔表示成一個固定長度的向量，現(xiàn)有的工作簡單地認為文檔是一個文本序列，沒有考慮文檔中的層級關系，另一方面也忽視了文檔不同部分有不同重要性。本文提出一個基于層級注意力機制的文檔表示模型(HADR)，同時考慮了文檔中句子的差異性和句子中詞的差異性兩方面因素。實驗結果表明，在考慮

2、了詞重要性和句子重要性差異之后，得到文檔表示具有更好的性能。并且HADR模型在文檔的情感分類上效果高于Doc2vec和word2vec模型。
　　由于表示學習在單語上的成功應用，一些方法因為跨語言自然語言處理任務的需求開始研究跨語言的本文表示，構建雙語詞嵌入模型。雙語詞嵌入既可以在共享的向量空間中表示不同的語言，又可以進行跨語言知識轉(zhuǎn)移。為了學習這樣的表示，大多數(shù)現(xiàn)有工作需要具有詞對齊的平行句子，并假定對齊的詞具有相似的詞袋(Bo

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