2018 · ICLR · A NEW METHOD OF REGION EMBEDDING FOR TEXT CLASSIFICATION

2018 · ICLR · A NEW METHOD OF REGION EMBEDDING FOR TEXT CLASSIFICATION

想法来源:为了挖掘深层的语法信息,利用上下文来表示word,利用n-gram来表示上下文,参数会过多,本文提出的方法可以解决上面的问题。

价值:探索了上下文n-gram对词表示的影响。

方法:新的用上下文表示词embedding的解决方案,一个词对应着一个n-gram上下文矩阵,这个矩阵不随着它的上下文变化而变化,可以挖掘深层语义信息。

缺点:参数过多,不容易训练。

详细方案:一个词,构建一个n-gram矩阵,表示其上下文,这个矩阵不随上下文单词变化而变化,是个维度固定的矩阵。
Word-Context Region Embedding:对于输入的句子其n-gram的上下文,每一个词的embedding,与上下文矩阵中对应位置的列向量做element-wise mul,然后max-pool
Context-Word Region Embedding:对于输入的句子其n-gram的上下文,上下文中的每一个词各自的上下文向量,抽取出当前n-gram核心词的相对位置的列向量,拿出来与上下文矩阵中对应位置的列向量做element-wise mul,然后max-pool

数据集

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  2. Yelp Review Full
  3. Amazon Review Polarity
  4. Amazon Review Full
  5. AG’s News
  6. Sogou News
  7. Yahoo! Answers
  8. DBPedia

实验

baseline result

image

n-gram n的大小和embedding size的影响

image

详细对比了加入context表示的影响


-c400

后面还做了可视化

训练时间,参数规模,收敛速度


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