Kontinuerliga utrymme ord representationer extraherade från neurala nätverk språk modeller har använts effektivt för naturligt språk bearbetning, men till nyligen var det inte klart om de rumsliga sambanden av sådana representationer var tolkningsbara. Mikolov m.fl. (2013) visar att dessa representationer fångar syntaktiska och semantiska regulariteter. Här driver vi tolkningen av kontinuerliga utrymme ord representationer ytterligare genom att visa att vektor offset kan användas för att härleda adjektivvågar (t.ex., okej < bra < utmärkt). Vi utvärderar skalan på de indirekta svaren på ja/nej frågor corpus (de Marneffe et al., 2010). Vi får 72,8% noggrannhet, vilket överträffar tidigare resultat (-60%) på denna corpus och belyser kvaliteten på de extraherade skalorna, vilket ger ytterligare stöd för att de kontinuerliga rymdord representationer är meningsfulla.
REF använder ordinslag för att härleda representationer av adjektivskalor, t.ex. Varmt-varmt-kallt.
Deriving Adjectival Scales from Continuous Space Word Representations
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}