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1 Journal of South China Normal University Natural Science Edition doi /jjscnun * Glove TP3911 A Research on Academic Semantic Search Using Word Vector Representations CHEN Guohua 1 TANG Yong 2* XU Yuying 2 HE Chaobo 3 XIAO Danyang 2 1 Network Center South China Normal University Guangzhou China 2 School of Computer Science South China University of Technology Guangzhou China 3 School of Information Science and Technology Zhongkai University of Agriculture and Engineering Guangzhou China Abstract Using the papers in computer science extracted from Scholat as the corpus multiple word vector training schemes are proposed using the Glove semantic toolkit and their performances are compared and analyzed Then a random projection method is proposed to quickly access vectors in the large vector space Finally a semantic vector computing scheme for the whole academic documents is proposed based on the word vector representations A series of experiments are conducted and the effectiveness of the proposed scheme word vector based academic semantic search is verified This scheme is applied to the search function of Scholat and it can obtain satisfying performance Key words academic semantic computing word vectors random projection Scholat 90 Latent Semantic Analysis LSA 1-3 Singular Value Decomposition - BLEI 4-5 Dirichlet Topic Model http / /journalscnueducn /n AA01A B A A A A J * ytang4@ qqcom

2 word2vec 8-10 GloVe 11 Word2vec X king - X man X queen - X woman Recurrent Neural Network X shirt - X clothing X chair - X furniture 2 n-gram X king king CBOW 12 GloVe log- 1 LSA Topic Model D 2 ansj_seg 3 GloVe 1 V 1 4 Q θ Q 5 Q V 13 Bag of Words SOCHER Paragraph Vector 1 1 Ansj_seg 17 Ansj_seg N-Gram 200 /s 96% Q V m V n d

3 3 55 O mdn V V Figure 1 Split of random trees 3 T i 4 T i v S j 5 S j V i 6 V = V V i 7 Return V TF-IDF V TF-IDF = 0 2 Input v d N Output V 22 Procedure 1 V = 2 for i in 1 N 2

4 56 48 Table 1 1 Comparison of the query performance with or without abstracts DFFT E-CSPE SMT RTL U Q Newton-Thiele V Table 2 2 Comparison of single word splitting performance with or without key words DFFT DTI U H Q Newton-Thiele G/G/1-FCFS M/G/1-PS M/G/ Web Deep Web / Verilog V

5 TF-IDF TF-IDF TF-IDF 1 Table 3 3 Comparison of query performance with or without weight information TF-IDF DFFT DFFT U U Q Q Newton-Thiele Newton-Thiele V V Q Q θ Table 4 Related word expansion of machine learning TF-IDF

6 58 48 Table 5 5 Comparison of query performance with or without query expansion DFFT U Q Q Newton-Thiele MIKOLOV T CHEN K CORRADO G et al Efficient estimation of word representations in vector space J /OL Computer Science http wwwoalibcom/ paper / #Vx3Rz_mEAso + 9 MIKOLOV T SUTSKEVER I CHEN K et al Distributed representations of words and phrases and their compo- sitionality J Advances in Neural Information Processing Systems MIKOLOV T YIH W ZWEIG G Linguistic regularities in continuous space word representations C Proceedings of NAACL-HLT Atlanta sn PENNINGTON J SOCHER R MANNING C D Glove global vectors for word representation C Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing EMNLP Doha s n BENGIO Y SCHWENK H SEN CAL J S et al Neural 1 DEERWESTER S DUMAIS S T FURNAS G W et al Indexing by latent semantic analysis J Journal of the American Society for Information Science HOFMANN T Unsupervised learning by probabilistic latent semantic analysis J Machine Learning / DUMAIS S T Latent semantic analysis J Annual Review of Information Science and Technology BLEI D M NG A Y JORDAN M I Latent dirichlet allocation J The Journal of Machine Learning Research BLEI D M LAFFERTY J D A correlated topic model of science J The Annals of Applied Statistics SCHMIDHUBER J Deep learning in neural networks an overview J Neural Networks WESTON J RATLE F MOBAHI H et al Deep learning via semi-supervised embedding J Lecture Notes in Computer Science probabilistic language models M HOLMES D E JAIN L C Innovations in Machine Learning Berlin Springer MITCHELL J LAPATA M Composition in distributional models of semantics J Cognitive Science SOCHER R LIN C C MANNING C et al Parsing natural scenes and natural language with recursive neural networks C Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning Bellevue sn LE Q V MIKOLOV T Distributed representations of sentences and documents C Proceedings of the 31th International Conferences of Machine Learning Beijing sn Z /OL http wwwscholatcom 17 NLPChina Ansj Z /OL https githubcom / NLPchina / ansj_seg

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