词向量和语义知识相结合的汉语未登录词语义预测研究*
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魏庭新,柏文雷,曲维光
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Sense Prediction for Chinese OOV Based on Word Embedding and Semantic Knowledge
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Wei Tingxin,Bai Wenlei,Qu Weiguang
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表5 词向量+中心词模型与各基线模型语义预测结果
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Table 5 Prediction Results of Embedding+Centro Model and Baseline Models
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模型 | 有语义返回词数 | 正确数 | 正确率(%) | GloVe100 | 2 133 | 520 | 24.4 | GloVe100+中心词 | 1 448 | 1 135 | 78.4 | GloVe200+中心词 | 1 516 | 1 181 | 77.9 | CBOW100 | 2 542 | 593 | 23.3 | CBOW100+中心词 | 1 617 | 1 328 | 82.1 | CBOW200+中心词 | 1 657 | 1 353 | 81.7 | Skip-Gram100 | 2 389 | 712 | 29.8 | Skip-Gram100+中心词 | 1 607 | 1 353 | 84.2 | Skip-Gram200+中心词 | 1 622 | 1 339 | 82.6 | ☆基线模型 | 2 971 | 1 995 | 67.1 |
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