
摘要
由Kusner等人提出的词移动距离(Word Mover's Distance, WMD)是一种衡量文档间距离的方法,该方法利用词嵌入所捕捉的词语之间的语义关系。WMD在文本分类任务中表现出色,取得了当时最先进的分类误差率,但由于其计算复杂度较高,难以应用于大规模文档集合。为解决这一问题,研究者提出了多种WMD的变体。其中,松弛词移动距离(Relaxed Word Mover's Distance, RWMD)因其结构简洁、效果优异以及高效的实现方式而成为最具代表性的一种。基于词嵌入间距离所具有的经验性特性,我们提出了一种加速WMD与RWMD计算的新方法。在10个数据集上的实验结果表明,该方法在保持原有分类准确率不变的前提下,显著提升了文档分类任务的计算效率。
代码仓库
matwerner/fast-wmd
官方
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| document-classification-on-amazon | REL-RWMD k-NN | Accuracy: 93.03 |
| document-classification-on-bbcsport | REL-RWMD k-NN | Accuracy: 95.18 |
| document-classification-on-classic | REL-RWMD k-NN | Accuracy: 96.85 |
| document-classification-on-recipe | REL-RWMD k-NN | Accuracy: 56.80 |
| document-classification-on-reuters-21578 | REL-RWMD k-NN | Accuracy: 95.61 |
| document-classification-on-twitter | REL-RWMD k-NN | Accuracy: 71.05 |
| text-classification-on-20news | REL-RWMD k-NN | Accuracy: 74.78 |
| text-classification-on-ohsumed | REL-RWMD k-NN | Accuracy: 58.74 |