2017 · ICLR · EFFICIENT VECTOR REPRESENTATION FOR DOCUMENTS THROUGH CORRUPTION
想法来源：文档表示效果差，效率低。
价值：提出一种新的文档表示方法，提升效率和结果表现。证明了所采用的方法可以看做是正则化。
方法：随机从文档中选词来平均作为文档表示。
缺点：
详细方案：
-c500
-c500
如图所示，前三个单词是上下文单词，后面的三个词用来组成global document context，这三个单词是从文档中随机选出来的mask-out/drop-out，选出来之后对每个词的每个维度做如下操作，然后加权平均。
-c350
-c450
T是文档长度。最后的损失函数：
-c500
训练出来的文档表示：
-c200
数据集：
- IMDB
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原始Word2Vec文章中的dataset
-c450
实验：
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分类问题准确率和时间消耗
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image -
最接近0的词
image 在word2vec的数据集上测试语义和语法准确率
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- embedding维度影响
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训练doc2vec的最后类别表示
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