論文の概要: Probabilistic Embeddings with Laplacian Graph Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01846v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 13:33:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-10 12:29:03.549087
• Title: Probabilistic Embeddings with Laplacian Graph Priors
• Title（参考訳）: Laplacian Graph Priorsを用いた確率的埋め込み
• Authors: V\"ain\"o Yrj\"an\"ainen and M{\aa}ns Magnusson
• Abstract要約: 本モデルでは, 従来提案されていた埋め込み手法を1つの傘の下に統一する。 実験により,本モデルが過去のモデルの性能と特殊ケースとを一致させることを示す。 異なる設定でフレキシブルな見積もりを可能にする実装としてコードを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce probabilistic embeddings using Laplacian priors (PELP). The proposed model enables incorporating graph side-information into static word embeddings. We theoretically show that the model unifies several previously proposed embedding methods under one umbrella. PELP generalises graph-enhanced, group, dynamic, and cross-lingual static word embeddings. PELP also enables any combination of these previous models in a straightforward fashion. Furthermore, we empirically show that our model matches the performance of previous models as special cases. In addition, we demonstrate its flexibility by applying it to the comparison of political sociolects over time. Finally, we provide code as a TensorFlow implementation enabling flexible estimation in different settings.
• Abstract（参考訳）: 我々は,laplacian priors (pelp) を用いた確率的埋め込みを導入する。 提案モデルでは,静的単語埋め込みにグラフ側情報を組み込むことができる。 理論的には、このモデルが1つの傘の下に既に提案されていた埋め込み手法を統一することを示します。 PELPはグラフ強化、グループ、動的、言語間静的単語埋め込みを一般化する。 PELPはまた、これらの以前のモデルの組み合わせを簡単に行うことができる。 さらに,本モデルが過去のモデルの性能と特殊ケースとを一致させることを実証的に示す。 さらに,政治社会学の比較に時間をかけて適用することで,その柔軟性を実証する。 最後に、異なる設定で柔軟な推定を可能にするTensorFlow実装としてコードを提供します。

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