I detta dokument presenteras ett tillvägagångssätt för att undersöka arten av semantisk information som fångas upp genom ordinslag. Vi föreslår en metod som utökar en befintlig humanelicited semantic egendom dataset med guld negativa exempel med hjälp av crowd bedömningar. Vår experimentella metod testar förmågan hos övervakade klassificerare att identifiera semantiska funktioner i ordingivande vektorer och jämför detta med en funktionsidentifieringsmetod baserad på fullständig vektor cosinuslikhet. Tanken bakom denna metod är att egenskaper som identifierats av klassificerare, men inte genom full vektorjämförelse fångas genom inbäddningar. Egenskaper som inte kan identifieras med någondera metoden är inte. Våra resultat ger en första indikation på att semantiska egenskaper som är relevanta för hur entiteter interagerar (t.ex. farliga) fångas, medan perceptuell information (t.ex. färgerna) är inte representerade. Vi drar slutsatsen att dessa resultat, även om de är preliminära, visar att vår metod är lämplig för att identifiera vilka egenskaper som fångas upp av inbäddningar.
På samma sätt undersökte REF de typer av semantisk kunskap som kodats inom förträngda ordinbäddningar och drog slutsatsen att vissa egenskaper inte kan läras av övervakade klassificerare.
Firearms and Tigers are Dangerous, Kitchen Knives and Zebras are Not: Testing whether Word Embeddings Can Tell
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}