A non-sequential refinement approach to improve word embeddings using GPU-based string matching algorithms

Unlike other word embedding models that learn word vectors for a collection of words sequentially, this paper proposes a non-sequential refinement approach to improve the vectors of particular words non-sequentially using a string matching algorithm to speed up the process. The key idea is to change...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Cluster computing Jg. 24; H. 4; S. 3123 - 3134
Hauptverfasser: Naderalvojoud, Behzad, Ozsoy, Adnan
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York Springer US 01.12.2021
Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:1386-7857, 1573-7543
Online-Zugang:Volltext
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