蒙古语词向量评测研究

词向量具有良好的语义特性,可用于改善和简化许多自然语言信息处理应用。本研究利用CBOW和Skip-gram两种模型架构在不同数据和不同维度下训练蒙古语词向量,然后结合蒙古语特征设计一个语义语法综合测试集,并在此测试集上用语义和语法相似度来评测词向量质量。研究结果表明,蒙古语语义和语法相似性任务上,Skip-gram模型优于CBOW模型,Skip-gram模型的窗口大小为5的情况下,词向量质量最好,且随着词向量维度或训练数据的增大,词向量质量有明显的提高。