เรานำเสนอรูปแบบเวกเตอร์พื้นที่ที่เรียนรู้คำ

การแสดง captuing ข้อมูลความหมายและความเชื่อมั่น

รูปแบบของความน่าจะเป็นรากฐาน

ให้เหตุผลเทคนิคในเชิงทฤษฎีสำหรับคำ

การปฐมนิเทศเวกเตอร์เป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่ครอบงำ

จำนวนเมทริกซ์ที่ใช้เทคนิค

ใช้กันทั่วไป รูปแบบของเราคือ parametrized เป็น a

log-bilinear model หลังจากความสำเร็จล่าสุดในการใช้

เทคนิคที่คล้ายกันสำหรับรูปแบบภาษา (Bengio

et al., 2003; Collobert และ Weston, 2008; Mnih และ

Hinton, 2007) และเกี่ยวข้องกับความเป็นไปได้ที่แฝงอยู่

(Blei et al., 2003; Steyvers และ Griffiths,

2006) เรา parametrize ส่วนประกอบเฉพาะ

ของแบบจำลองของเราในลักษณะที่มีวัตถุประสงค์เพื่อจับภาพคำ

แทนที่จะเป็นหัวข้อที่แฝงอยู่ ในการทดลองของเรา,

วิธีการของเราทำดีกว่า LDA,

ซึ่งแสดงหัวข้อที่แฝงไว้โดยตรง

เราได้ขยายโมเดลที่ไม่ได้รับการยกเว้นเพื่อรวมเอาไว้

ข้อมูลความเชื่อมั่นและแสดงให้เห็นวิธีการนี้

แบบขยายสามารถใช้ประโยชน์จากความอุดมสมบูรณ์ของ

ความเชื่อมั่นข้อความที่มีข้อความออนไลน์เพื่อให้ผลผลิต

คำที่ใช้ในการจับภาพความรู้สึก เว็บแนะนำ  http://www.siamflix.club

และความสัมพันธ์เชิงความหมาย เราแสดงให้เห็นถึงประโยชน์

ของการรับรองดังกล่าวในสองงานของความเชื่อมั่น

การจัดกลุ่มโดยใช้ชุดข้อมูลที่มีอยู่ด้วย

เป็นขนาดใหญ่ที่เราปล่อยให้เป็นประโยชน์สำหรับการวิจัยในอนาคต

งานเหล่านี้เกี่ยวข้องกับข้อมูลความรู้สึกค่อนข้างง่าย,

แต่รูปแบบมีความยืดหยุ่นสูงในเรื่องนี้

คำนึงถึง; มันสามารถใช้ในการกำหนดลักษณะที่หลากหลาย

ของคำอธิบายประกอบดังนั้นจึงใช้กันอย่างแพร่หลายใน

พื้นที่การเติบโตของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นและการค้นคืน