Under de senaste åren har distributionsmodeller (DMs) visat stor framgång i att representera lexical semantics. I detta arbete visar vi att i vilken utsträckning DMs representerar semantisk kunskap är mycket beroende av typen av kunskap. Vi utgör uppgiften att förutsäga egenskaper hos betong substantiv i en övervakad miljö, och jämföra mellan lärande taxonomiska egenskaper (t.ex., animacy) och attributiva egenskaper (t.ex. storlek, färg). Vi använder fyra state-of-the-art DMs som källor för funktion representation för denna uppgift, och visar att de alla ger dåliga resultat när testas på attributiva egenskaper, uppnå inte mer än en genomsnittlig F-poäng på 0,37 i den binära egendom förutsägelse uppgift, jämfört med 0,73 på taxonomiska egenskaper. Våra resultat tyder på att distributionshypotesen kanske inte är lika tillämplig på alla typer av semantisk information.
Till exempel har REF analyserat hur vältränade Skip-gram och GloVe vektorer kan förutsäga egenskaper hos substantiv, med fokus på båda taxonomiska egenskaper (t.ex. Att vara en fågel) och atttributiva egenskaper (t.ex. som är farlig).
How Well Do Distributional Models Capture Different Types of Semantic Knowledge?
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}