Distributional semantic modeling: a revised technique to train term/word vector space models applying the ontology-related approach
We design a new technique for the distributional semantic modeling with a neural network-based approach to learn distributed term representations (or term embeddings) – term vector space models as a result, inspired by the recent ontology-related approach (using different types of contextual knowled...
Збережено в:
| Дата: | 2020 |
|---|---|
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2020
|
| Назва видання: | Проблеми програмування |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/180480 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Distributional semantic modeling: a revised technique to train term/word vector space models applying the ontology-related approach / O.V. Palagin, V.Yu Velychko., K.S. Malakhov, O.S. Shchurov // Проблеми програмування. — 2020. — № 2-3. — С. 341-351. — Бібліогр.: 50 назв. — англ. |