Word Embedding with Neural Probabilistic Prior

To improve word representation learning, we propose a probabilistic prior which can be seamlessly integrated with word embedding models. Different from previous methods, word embedding is taken as a probabilistic generative model, and it enables us to impose a prior regularizing word representation...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org 2023-09
Hauptverfasser:	Ren, Shaogang, Li, Dingcheng, Li, Ping
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Embedding Learning Probability theory Representations
Online-Zugang:	Volltext
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