上一节，我们介绍利用文本和知识库融合训练词向量的方法，如何更好的融合这些结构化知识呢？使得训练得到的词向量更具有泛化能力，能有效识别同义词反义词，又能学习到上下文信息还有不同级别的语义信息。

基于上述目标，我们尝试基于CBOW模型，将知识库中抽取的知识融合共同训练，提出LRWE模型。模型的结构图如下：

下面详细介绍该模型的思想和求解方法。

1. LWE模型

    在Word2vec的CBOW模型中，通过上下文的词预测目标词，目标是让目标词在其给定上下文出现的概率最大，所以词向量训练的结果是与其上下文的词相关联的。然而 CBOW模型只考虑了词语的局部上下文信息，无法很好的表达同义词和反义词等信息。例如下面的几个case：

为了解决上述问题，本文将同义词和反义词等词汇信息以外部知识的形式，作为词向量训练中的监督数据，让训练得到的词向量能学习到同义、反义等词汇信息，从而能更好地区分同义词和反义词。

1.1 模型思想

   记

词向量-LRWE模型-更好地识别反义词同义词的更多相关文章

  1. 词向量-LRWE模型

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