En viktig del av att uppnå språkförståelse är att behärska sammansättningen av meningsbetydelse, men en omedelbar utmaning för att lösa detta problem är opaciteten av mening vektor representationer som produceras av nuvarande neural mening sammansättning modeller. Vi presenterar en metod för att ta itu med denna utmaning, utveckla uppgifter som direkt riktar kompositionsbetydelse information i mening vektor representationer med en hög grad av precision och kontroll. För att möjliggöra skapandet av dessa kontrollerade uppgifter introducerar vi ett specialiserat meningsgenereringssystem som producerar stora, kommenterade meningsuppsättningar som uppfyller specificerade syntaktiska, semantiska och lexiska begränsningar. Vi beskriver detaljerna i metoden och genereringssystemet, och presenterar sedan resultat av experiment som använder vår metod för att sondera för kompositionsinformation i inbäddningar från ett antal befintliga modeller mening sammansättning. Vi finner att metoden kan ta fram användbar information om de olika kapaciteterna hos dessa modeller, och vi diskuterar konsekvenserna av våra resultat med avseende på dessa systems fångande av meningsinformation. Vi gör för allmänheten de dataset som används för dessa experiment, liksom generationssystemet. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Ref ansåg att en mycket viktig aspekt av meningsbetydelse - sammansättning.
Assessing Composition in Sentence Vector Representations
{'venue': 'In Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics (pp. 1790-1801)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}