repose https://blog.hatena.ne.jp/repose/ 糞糞糞ネット弁慶 https://repose.hatenadiary.jp/ 論文 概要 [1703.00607] Dynamic Word Embeddings for Evolving Semantic Discovery word embedding の時系列変化が見たい(これどこかの論文でも見た気がする)． 例えば， apple という単語は昔は果物が連想されるだけだったが，今ではテクノロジー企業も連想されるだろう． 例えば， trump という人名だって「不動産」 -> 「テレビ」 -> 「共和党」と連想するものが時間と共に変化するだろう． そういうのが見たい．問題は，従来の embedding の方法は学習時に回転を考慮しないため，異なる時点での embeddin… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frepose.hatenadiary.jp%2Fentry%2F20180405%2F1522931258" title=" Dynamic Word Embeddings for Evolving Semantic Discovery (WSDM 2018) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2018-04-05 21:27:38 rich https://repose.hatenadiary.jp/entry/20180405/1522931258 1.0 100%