The POLAR framework: Polar opposites enable interpretability of pre-trained word embeddings

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DOI:	https://doi.org/10.1145/3366423.3380227
URL:	https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3366423.3380227
Weitere URL:	https://www.researchgate.net/publication/338852880...
URN:	urn:nbn:de:bsz:180-madoc-615523
Dokumenttyp:	Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr:	2020
Buchtitel:	The Web Conference 2020 : Proceedings of The World Wide Web Conference WWW 2020, April 20–24, 2020, Taipei, Taiwan
Seitenbereich:	1548-1558
Veranstaltungstitel:	WWW '20
Veranstaltungsort:	Online
Veranstaltungsdatum:	20.-24.04.2020
Herausgeber:	Huang, Yennun ; King, Irwin ; Liu, Tie-Yan ; Steen, Maarten van
Ort der Veröffentlichung:	New York, NY
Verlag:	ACM
ISBN:	978-1-4503-7023-3
Verwandte URLs:	https://arxiv.org/abs/2001.09876 https://dl.acm.org/action/showFmPdf?doi=...
Sprache der Veröffentlichung:	Englisch
Einrichtung:	Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > Data Science in the Economic and Social Sciences (Strohmaier, 2022-)
Bereits vorhandene Lizenz:	Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet:	004 Informatik 330 Wirtschaft
Zusätzliche Informationen:	Online-Ressource

	Das Dokument wird vom Publikationsserver der Universitätsbibliothek Mannheim bereitgestellt.
	Dieser Datensatz wurde nicht während einer Tätigkeit an der Universität Mannheim veröffentlicht, dies ist eine Externe Publikation.

BASE: Mathew, Binny ; Sikdar, Sandipan ; Lemmerich, Florian ; Strohmaier, Markus

Google Scholar: Mathew, Binny ; Sikdar, Sandipan ; Lemmerich, Florian ; Strohmaier, Markus

ORCID: Mathew, Binny ; Sikdar, Sandipan ; Lemmerich, Florian ; Strohmaier, Markus

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