論文の概要: Are Word Embedding Methods Stable and Should We Care About It?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08433v1
• Date: Sat, 17 Apr 2021 03:29:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-24 07:13:19.607061
• Title: Are Word Embedding Methods Stable and Should We Care About It?
• Title（参考訳）: 単語埋め込みメソッドは安定しているか、それに注意すべきか?
• Authors: Angana Borah, Manash Pratim Barman, Amit Awekar
• Abstract要約: 単語類似度に基づく内在的評価を用いた単語埋め込み法(WEM)の安定性測定について検討する。 我々は、Word2Vec、GloVe、fastTextの3つの人気のあるWEMを実験した。 我々の実験は、3つのWEMの中で、fastTextが最も安定しており、GloVeとWord2Vecが続くことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7832840847126956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A representation learning method is considered stable if it consistently generates similar representation of the given data across multiple runs. Word Embedding Methods (WEMs) are a class of representation learning methods that generate dense vector representation for each word in the given text data. The central idea of this paper is to explore the stability measurement of WEMs using intrinsic evaluation based on word similarity. We experiment with three popular WEMs: Word2Vec, GloVe, and fastText. For stability measurement, we investigate the effect of five parameters involved in training these models. We perform experiments using four real-world datasets from different domains: Wikipedia, News, Song lyrics, and European parliament proceedings. We also observe the effect of WEM stability on three downstream tasks: Clustering, POS tagging, and Fairness evaluation. Our experiments indicate that amongst the three WEMs, fastText is the most stable, followed by GloVe and Word2Vec.
• Abstract（参考訳）: 表現学習法は、複数の実行で与えられたデータの類似した表現を一貫して生成する場合、安定であると考えられる。 Word Embedding Methods (WEM) は、与えられたテキストデータ中の各単語に対して密度の高いベクトル表現を生成する表現学習のクラスである。 本研究の中心となる考え方は,単語類似性に基づく内在的評価を用いたWEMの安定性の測定である。 我々は、Word2Vec、GloVe、fastTextの3つの人気のあるWEMを実験した。 安定度測定には,これらのモデルのトレーニングに係わる5つのパラメータの効果を検討する。 われわれは、ウィキペディア、ニュース、歌詞、欧州議会の議事録の4つの実世界のデータセットを用いて実験を行う。 また,wemの安定性が3つの下流タスク(クラスタリング,posタグ,公平性評価)に与える影響を観察した。 我々の実験は、3つのWEMの中で、fastTextが最も安定しており、GloVeとWord2Vecが続くことを示している。

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