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Título: UMA ABORDAGEM RÁPIDA E ECONÔMICA PARA WORD MOVER S DISTANCE
Autor: MATHEUS TELLES WERNER
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  EDUARDO SANY LABER - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 47317
Catalogação:  02/04/2020 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47317@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47317@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47317

Resumo:
O Word Mover s Distance (WMD) proposto por Kusner et al. [ICML,2015] é uma função de distância entre documentos que se aproveita das relações semânticas entre palavras extraidas por suas Word Embeddings. Essa função de distância se mostrou bastante eficaz, obtendo taxas de erro estado da arte para problemas de classificação, porém ao mesmo tempo inviável para largas coleções ou grandes documentos devido a ser necessário computar um problema de transporte em um grafo bipartido completo para cada par de documentos. Assumindo algumas hipóteses, que são respaldadas por propriedades empíricas das distâncias entre as Word Embeddings, nós simplificamos o WMD de forma a obter uma nova função de distância o qual requer a solução de um problema de fluxo máximo em um grafo esparço, que pode ser resolvido mais rapidamente do que um problema de transporte em um grafo denso. Nossos experimentos mostram que conseguimos obter ganhos de performance até três ordens de magnitude acima do WMD enquanto mantendo as mesmas taxas de erro na tarefa de classificação de documentos.

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