《表4 WS-353数据集点积相似度的词向量质量》

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《基于中心化相似度矩阵的词向量方法》

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a) 对相似度矩阵进行中心化后比中心化前的结果好，中心化相似度矩阵能够提升词向量的质量。根据表4和6，在WS-353数据集中，中心化前后训练得到的词向量在点积相似度和余弦相似度的结果中都是中心化后的结果好于中心化前的结果。根据表5和7，在RW数据集中，中心化后的结果同样好于中心化前的结果。