ブログではないですスマートフォン用の表示で見るブログではないですブログでなくはないですこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。一回ちゃんと書いたやつが保存し忘れで消えてしまったので簡単にモデルの構成だけメモ。embeddingsとWordnetのデータを使ってsynsetとlexemeについてもembeddingsを獲得するという研究。モデルの概要図は以下。間の変換を行うautoencoder的なモデルになっている。以下、論文中の数式のうち重要なところを追っていく。した時,wordとsynsetはそれぞれlexemeの集合なので(1)(2)とする。式より(5)となり,この式を単語とsynset全体に拡張するとシンプルなテンソル積の形で書ける。並べた4階のテンソル。wordの変換もまたテンソル積の形で書ける。Wを復元するモデルとなっている。