Vi introducerar en ny kompositionsspråkmodell som fungerar på PredicateArgument Structures (PAS). Vår modell lär sig gemensamt ordrepresentationer och deras sammansättningsfunktioner med hjälp av bago-ord och beroendebaserade sammanhang. Till skillnad från tidigare ordföljdsbaserade modeller bygger vår PAS-baserade modell på argument genom att använda kategoriinformationen från PAS. Detta gör det möjligt för vår modell att fånga långdistansberoenden mellan ord och att bättre hantera konstruktioner som verbobject och subjekt-verb-objekt-relationer. Vi verifierar detta experimentellt med hjälp av två fraslika dataset och uppnå resultat jämförbara med eller högre än de tidigare bästa resultaten. Vårt system uppnår dessa resultat utan behov av förtränade ordvektorer och med hjälp av en mycket mindre träningskorpus; trots detta, för ämne-verb-objektet dataset vår modell förbättrar på toppmodern med så mycket som 10% i relativ prestanda.
Därefter införde REF en metod som tillsammans lär sig ord och fras inbäddade genom att använda en mängd olika predicateargument strukturer.
Jointly Learning Word Representations and Composition Functions Using Predicate-Argument Structures
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}