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分散式表示即将语言表示为稠密、低维、连续的向量。 研究者最早发现学习得到词嵌入之间存在类比关系。比如apple−apples ≈ car−cars， man−woman ≈ king – queen 等。这些方法都可以直接在大规模无标注语料上进行训练。词嵌入的质量也非常依赖于上下文窗口大小的选择。通常大的上下文窗口学到的词嵌入更反映主题信息，而小的上下文窗口学到的词嵌入更反映词的功能和上下文语义信息。
Group-Sparse Matrix Factorization for Transfer Learning of Word Embeddings
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Clusters are All You Need: Pre-Training the Tsetlin Machine with Semantic Clusters from Language Models for Interpretability
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Examining the Limits of Word2Vec with Toki Pona
Arxiv
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Domain-Independent Game Abstraction using Word Embedding Techniques
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Hierarchical Concept Geometry in Language Models Emerges from Word Co-occurrence
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A graph-based analysis of semantic types and coercion in contextualized word embeddings
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On the Emergence of Linear Analogies in Word Embeddings
Arxiv
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Spatio-temporal Sign Language Representation and Translation
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Closed-Form Training Dynamics Reveal Learned Features and Linear Structure in Word2Vec-like Models
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Scalable Multi-phase Word Embedding Using Conjunctive Propositional Clauses
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Quantifying Gender Stereotypes in Japan between 1900 and 1999 with Word Embeddings
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Static Word Embeddings for Sentence Semantic Representation
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Computational Detection of Intertextual Parallels in Biblical Hebrew: A Benchmark Study Using Transformer-Based Language Models
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Intertextual Parallel Detection in Biblical Hebrew: A Transformer-Based Benchmark
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Let's Simply Count: Quantifying Distributional Similarity Between Activities in Event Data
Arxiv
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参考链接
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