概述

一篇17年的论文, 采用无监督的方法.
主要思想可以概括为两步:

• 利用词嵌入方法，通过词向量的线性的加权组合对一个句子进行编码
• 利用奇异向量求出最终的句向量。

算法

实验

1. Textual Similarity Tasks

数据集

• all the datasets from SemEval semantic textual similarity (STS) tasks (2012-2015)
• the SemEval 2015 Twitter task
• the SemEval 2014 Semantic Relatedness task

实验设置
词向量分别采用了无监督的GloVe和弱监督的PSL.
$\alpha$α固定为 $10^{-3}$10−3, 词频利用commoncrawl dataset进行统计.

实验结果

2. Supervised Tasks

• the SICK similarity task
• the SICK entailment task
• the Stanford Sentiment Treebank (SST) binary classification task

实验结果