【摘 要】
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传统词向量表示模型往往忽视了单词间的句法形态结构,导致模型预测准确率不高.为此,提出基于fastText模型的词向量表示改进算法.首先,在训练模型数据集上,引入stopwords处理
【机 构】
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福州大学至诚学院计算机工程系,福州大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目(2017J01755);福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JAT170102)
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传统词向量表示模型往往忽视了单词间的句法形态结构,导致模型预测准确率不高.为此,提出基于fastText模型的词向量表示改进算法.首先,在训练模型数据集上,引入stopwords处理技术,剔除一些无意义介词等对预测模型干扰,减少噪声数据;其次,针对fastText模型中n-gram分解格式进行限定,将分解条件设置为符合英文单词的组成结构;最后,去除fastText模型中单词前后缀标记符,减少无用分解对模型预测产生干扰.实验结果表明,与fastText模型相比,所提出的改进模型在单词关系评分、语义相似性、句
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