I detta dokument föreslås en ram för att representera betydelsen av fraser och meningar i vektorrymden. Centralt för vårt tillvägagångssätt är vektorsammansättning som vi opererar i form av additiva och multiplikativa funktioner. Inom denna ram inför vi ett brett spektrum av kompositionsmodeller som vi empiriskt utvärderar på en mening likhet uppgift. Experimentella resultat visar att de multiplikativa modellerna är överlägsna additiva alternativ jämfört med mänskliga bedömningar.
I REF föreslås en ram för att representera betydelsen av kombinationen p + a som funktion f som arbetar med fyra komponenter:
Vector-based Models of Semantic Composition
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}