Sammanhangspredikterande modeller (mer känd som inbäddningar eller neurala språk modeller) är de nya barnen på distributionssemantik blocket. Trots surrandet kring dessa modeller saknar litteraturen fortfarande en systematisk jämförelse av de prediktiva modellerna med klassiska, räknavektorbaserade distributionssemantiska metoder. I detta dokument gör vi en så omfattande utvärdering, på ett brett spektrum av lexiska semantiska uppgifter och på många parameterinställningar. Resultatet, till vår egen förvåning, visar att surret är helt berättigat, eftersom de sammanhangspredikterande modellerna får en grundlig och rungande seger mot sina räkna-baserade motsvarigheter.
För att jämföra texten semantiska tillvägagångssätt, Baroni et al. REF utvärderar systematiskt en uppsättning modeller med parameterinställningar över ett brett spektrum av lexiska semantiska uppgifter.
Don't count, predict! A systematic comparison of context-counting vs. context-predicting semantic vectors
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}