【摘 要】
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研究基于矩阵分解的词嵌入方法，提出统一的描述模型，并应用于中英跨语言词嵌入问题.以双语对齐语料为知识源，提出跨语言关联词计算方法和两种点关联测度的计算方法：跨语言共
【机 构】
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北京语言大学大数据与教育技术研究所,北京100083
【出 处】
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第十五届全国计算语言学学术会议(CCL2016)暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD
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研究基于矩阵分解的词嵌入方法，提出统一的描述模型，并应用于中英跨语言词嵌入问题.以双语对齐语料为知识源，提出跨语言关联词计算方法和两种点关联测度的计算方法：跨语言共现计数和跨语言点互信息.分别设计目标函数学习中英跨语言词嵌入.从目标函数、语料数据、向量维数等角度进行实验，结果表明：在中英跨语言文档分类中以前者作为点关联测度最高得到87.04％的准确率；在中英跨语言词义相似度计算中，后者作为点关联测度得到更好的性能，同时在英-英词义相似度计算中的性能略高于主流的英语词嵌入.
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