文獻：liu q, jiang h, wei s, et al. learning semantic word embeddings based on ordinal knowledge constraints[c]. acl 2015: 1501-1511.
1）純資料驅動的swe有可能使得一些反義詞之間的距離比同義詞之間的距離還要小；2）語料庫的不完備（語義相近的一對詞卻在資料中較少共現）可能使得無法準確捕捉近義詞對間的關係。
將語義知識表示成條件不等式，從而可將swe形式化條件最優問題。
將所有的語義不等式si
j>si
k,∀(
i,j,
k)∈s
轉化為d=
∑(i,
j,k)
∈sf(
i,j,
k)，從而可將skip-gram模型中的q函式轉變為q′
=q−β
⋅d,其中f(
i,j,
k)可以用不同的規範函式來實現。例如:sigmoid函式f(
i,j,
k)=1
/(1+
exp(si
j−si
k)) 或者 hinge函式f(
i,j,
k)=max(δ
,sij
−sik
)
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