Att lära sig innebörden av ord från tvetydiga och bullriga sammanhang är en utmanande uppgift för språkinlärare. Det har föreslagits att barn använder syntaktiska signaler som lexiska ordkategorier för att begränsa potentiella referenser till ord i en komplex scen. Även om förvärv av lexiska kategorier bör blandas med lärande ord betydelser, har det inte tidigare modellerats på detta sätt. I denna uppsats undersöker vi samspelet mellan ordinlärning och kategoriinduktion genom att integrera en LDA-baserad ordklassinlärningsmodul med en probabilistisk ordinlärningsmodell. Våra resultat visar att de stegvis inducerade ordklasserna avsevärt förbättrar ordinlärningen, och deras bidrag är jämförbart med det av manuellt tilldelade delen av talkategorierna.
I REF föreslås ett system för inkrementellt lärande som ger upphov till kategorier av mjuka ord samtidigt som man lär sig ordens betydelse.
Concurrent Acquisition of Word Meaning and Lexical Categories
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}