Maskininlärning om språk kan förbättras genom att förse den med specifika kunskaper och källor till extern information. Vi presenterar här en ny version av den länkade öppna dataresursen ConceptNet som är särskilt väl lämpad att användas med moderna NLP-tekniker som ordinslag. ConceptNet är ett kunskapsdiagram som kopplar samman ord och fraser av naturligt språk med märkta kanter. Dess kunskap hämtas från många källor som inkluderar expertskapade resurser, crowd-sourcing, och spel med ett syfte. Den är utformad för att representera de allmänna kunskaper som är involverade i att förstå språk, förbättra naturliga språktillämpningar genom att göra det möjligt för ansökan att bättre förstå innebörden bakom de ord som människor använder. När ConceptNet kombineras med ordinbäddningar förvärvade från distributionssemantik (såsom word2vec), ger det tillämpningar med förståelse för att de inte skulle förvärva från distributionssemantik ensam, eller från smalare resurser som WordNet eller DBPedia. Vi demonstrerar detta med toppmoderna resultat på inneboende utvärderingar av ordrelativitet som översätter till förbättringar av tillämpningar av ordvektorer, inklusive att lösa SAT-liknande analogier.
På samma sätt representerar ConceptNet REF allmängiltig kunskap som en graf som förbinder ord och fraser (begrepp) med märkta kanter (relationer).
ConceptNet 5.5: An Open Multilingual Graph of General Knowledge
{'venue': 'AAAI 31 (2017) 4444-4451', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}