wikipedia2vec

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Wikipedia2Vec 把词和实体放进同一个向量空间来学习，像“Apple”这样的名字会获得一个与维基百科条目对应的独立表示，而不会被当成普通词元。这种联合嵌入让实体链接、相关实体检索以及知识感知的分类任务变得容易搭建。你只需要一条命令，拿现成的维基百科数据转储就能训练，无需标注或预先配置模式；如果想省去这一步，它还提供了十二种语言的预训练嵌入。附带的 NABoE 示例是一个基于神经注意力机制的实体感知文本分类器，无论你想探索这套方法，还是打算把它接进实际处理流程，都能提供一个务实的出发点。