this is for holding javascript data
Andrew Krizhanovsky + comma
almost 8 years ago
Commit id: 02e0a2418e76510533b818ee9d869eba4c5e9463
deletions | additions
diff --git a/WVR.tex b/WVR.tex
index 21d80c6..5a9c93d 100644
--- a/WVR.tex
+++ b/WVR.tex
...
на основе текстов корпусов.
Далее такие модели нейронных сетей
будем называть \textit{CP-моделями} от англ. context-predicting models, предсказательные модели или модели, использующие для предсказания данные контекста, в соответствии с названием, предложенным Марко Барони и его коллегами в работе~\cite{Baroni_2014}.
Забегая
вперед вперед, можно сказать, что, с нашей точки зрения, не меньший вклад сделали и отечественные ученые Андрей Кутузов и Елизавета Кузьменко, которые приготовили с помощью word2vec NN-модели для русского языка на основе ряда корпусов. Свой инструмент они назвали RusVectores~\cite{RusVectores-website}.
Бедность подхода, предложенного Т.~Миколовым в том, что поиск осмысленных пар семантических отношений работает только на некоторых ярких примерах ($queen - woman + man \approx king$).
У нас есть обоснованные подозрения, что не на всём пространстве текстов