論文の概要: On the Replicability of Combining Word Embeddings and Retrieval Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04484v1
• Date: Mon, 13 Jan 2020 19:01:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 22:48:38.492771
• Title: On the Replicability of Combining Word Embeddings and Retrieval Models
• Title（参考訳）: 単語埋め込みと検索モデルの組み合わせの再現性について
• Authors: Luca Papariello, Alexandros Bampoulidis, Mihai Lupu
• Abstract要約: 我々は、Fisherカーネルフレームワークの使用に関する魅力的な仮説を実証しようとする最近の実験を再現する。 具体的には、von Mises-Fisher (VMF) 分布の混合モデルを使用することは、VMF とベクトル空間モデルの両方の余弦距離に焦点をあてることによって有益である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.18271398274513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We replicate recent experiments attempting to demonstrate an attractive hypothesis about the use of the Fisher kernel framework and mixture models for aggregating word embeddings towards document representations and the use of these representations in document classification, clustering, and retrieval. Specifically, the hypothesis was that the use of a mixture model of von Mises-Fisher (VMF) distributions instead of Gaussian distributions would be beneficial because of the focus on cosine distances of both VMF and the vector space model traditionally used in information retrieval. Previous experiments had validated this hypothesis. Our replication was not able to validate it, despite a large parameter scan space.
• Abstract（参考訳）: 我々は最近の実験を再現し、文書表現への単語埋め込みと文書分類、クラスタリング、検索におけるこれらの表現の使用に対するFisherカーネルフレームワークと混合モデルの使用に関する魅力的な仮説を実証した。 具体的には、ガウス分布の代わりにvon Mises-Fisher(VMF)分布の混合モデルを使用することは、情報検索に伝統的に用いられてきたVMFとベクトル空間モデルの両方の余弦距離に焦点をあてることによって有益である。 以前の実験でこの仮説が検証された。 パラメータの広いスキャン空間にもかかわらず、我々のレプリケーションはそれを検証できなかった。

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