《表4 负采样对上下文特征矩阵性能影响分析》

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《基于描述约束的词表示学习》

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在本文算法中，k为负采样个数，取值越大则参与运算的词语越多，参数估算也越好。另外，k控制着SGNS隐式分解PMI的偏移量。本文在构建SPPMI矩阵时设置不同的负采样k值，从而分析负采样数对上下文特征矩阵性能的影响。具体结果如表4所示。从表4可以发现，随着k取值越大，SPP-MI矩阵的性能也得到缓慢提升。