Ungefär som meningar består av ord, orden själva består av mindre enheter. Till exempel kan det engelska ordet ifrågasättas analyseras som frågetecken+able+ly. Men denna strukturella sönderdelning av ordet ger oss inte direkt en semantisk representation av ordets innebörd. Eftersom morfologin lyder principen om kompositionalitet, kan ordets semantik systematiskt härledas från dess delars betydelse. I detta arbete föreslår vi en ny probabilistisk modell av ordbildning som fångar både analysen av ett ord w i dess ingående segment och syntesen av betydelsen av w från betydelsen av dessa segment. Vår modell lär sig gemensamt att segmentera ord i morphemes och komponera fördelningssemantiska vektorer av dessa morphemes. Vi experimenterar med modellen på engelska Celex data och tyska DerivBase (Zeller et al., 2013) data. Vi visar att gemensamt modellering semantik ökar både segmenteringsnoggrannheten och morfem F 1 med mellan 3% och 5%. Dessutom undersöker vi olika modeller av vektorsammansättning, visar att återkommande neurala nätverk ger en förbättring jämfört med enkla additiv modeller. Slutligen studerar vi i vilken grad representationerna motsvarar en lingvists uppfattning om morfologisk produktivitet.
REF presenterar en modell för semantik och struktur för härledda komplexa ord.
Joint Semantic Synthesis and Morphological Analysis of the Derived Word
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}