Vi presenterar en ny vektorrymdmodell för semantisk kompositionalitet. Inspirerad av Generative Lexicon Theory (Pustejovsky, 1995), är vårt mål en kompositionsmodell där både predikat och argument tillåts ändra varandras betydelse representationer samtidigt generera den övergripande semantik. Detta tar lätt itu med några stora utmaningar med nuvarande vektorrymdsmodeller, särskilt polysemifrågan och användningen av en representation per ordtyp. Vi implementerar kokompositionalitet med hjälp av prototypprojektioner på predikat/argument och visar att detta är effektivt för att anpassa deras ord representationer. Vi kastar vidare modellen som ett neuralt nätverk och föreslår en oövervakad algoritm för att gemensamt träna ord representationer med co-compositionalitet. Modellen uppnår det bästa resultatet hittills (ρ = 0.47) på semantisk likhet uppgift transitiva verb (Grefenstette och Sadrzadeh, 2011).
REF presenterade en neural nätverk språkmodell med fokus på den binära relationen mellan verb och deras objekt.
Modeling and Learning Semantic Co-Compositionality through Prototype Projections and Neural Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}